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 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 | 0,000 |
| 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) | 0,001 | 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 ».