Effects of Phosphorus in Growth Media on Biomineralization and Cell Surface Properties of Marine Cyanobacteria Synechococcus
Notice bibliographique
Résumé
Through geological time, cyanobacterial picoplankton have impacted the global carbon cycle by sequestrating CO2 and forming authigenic carbonate minerals. Various studies have emphasized the cyanobacterial cell envelopes as nucleation sites for calcium carbonate formation. Little is known, however, about how environmental conditions (e.g., nutrient content) trigger a cell surface and its properties and, consequently, influence biomineralization. Our study aims to understand how phosphorus (P) concentration impacts the properties of cell surfaces and cell–mineral interactions. Changes to the surface properties of marine Synechococcus strains grown under various P conditions were characterized by potentiometric titrations, X-ray photoelectron spectroscopy (XPS), and tip-enhanced Raman spectroscopy (TERS). Biomineralization experiments were performed using cyanobacterial cells, which were grown under different P concentrations and exposed to solutions slightly oversaturated with respect to calcium carbonate. We observed the changes induced by different P conditions in the macromolecular composition of the cyanobacteria cell envelope and its consequences for biomineralization. The modified properties of cell surfaces were linked to carbonate precipitation rates and mineral morphology from biomineralization experiments. Our analysis shows that the increase of phosphoryl groups and surface charge, as well as the relative proportion of polysaccharides and proteins, can impact carbonate precipitation by picocyanobacteria.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».