The fungicide azoxystrobin promotes freshwater cyanobacterial dominance through altering competition
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Sharp increases in food production worldwide are attributable to agricultural intensification aided by heavy use of agrochemicals. This massive use of pesticides and fertilizers in combination with global climate change has led to collateral damage in freshwater systems, notably an increase in the frequency of harmful cyanobacterial blooms (HCBs). The precise mechanisms and magnitude of effects that pesticides exert on HCBs formation and proliferation have received little research attention and are poorly constrained. RESULTS: We found that azoxystrobin (AZ), a common strobilurin fungicide, can favor cyanobacterial growth through growth inhibition of eukaryotic competitors (Chlorophyta) and possibly by inhibiting cyanobacterial parasites (fungi) as well as pathogenic bacteria and viruses. Meta-transcriptomic analyses identified AZ-responsive genes and biochemical pathways in eukaryotic plankton and bacteria, potentially explaining the microbial effects of AZ. CONCLUSIONS: Our study provides novel mechanistic insights into the intertwined effects of a fungicide and eutrophication on microbial planktonic communities and cyanobacterial blooms in a eutrophic freshwater ecosystem. This knowledge may prove useful in mitigating cyanobacteria blooms resulting from agricultural intensification.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,011 | 0,008 |
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».