Insights into the bioavailability of oceanic dissolved Fe from phytoplankton uptake kinetics
Notice bibliographique
Résumé
. The bioavailability of dFe in seawater is however difficult to appraise since it is bound by a variety of poorly characterized organic ligands. Here, we propose a new approach for evaluating seawater dFe bioavailability based on its uptake rate constant by Fe-limited cultured phytoplankton. We utilized seven phytoplankton species of diverse classes, sizes, and provenances to probe for dFe bioavailability in 12 seawater samples from several ocean basins and depths. All tested phytoplankton acquired organically bound Fe in any given sample at similar rates (after normalizing to cellular surface area), confirming that multiple, Fe-limited phytoplankton species can be used to probe dFe bioavailability in seawater. These phytoplankton-based uptake rate constants allowed us to compare water types, and obtain a grand average estimate of seawater dFe bioavailability. Among water types, dFe bioavailability varied by approximately four-fold, and did not clearly correlate with Fe concentrations or any of the measured Fe speciation parameters. Compared with well-studied Fe complexes, seawater dFe is more available than model siderophore Fe, but less available than inorganic Fe. Exposure of seawater to sunlight, however, significantly enhanced dFe bioavailability. The rate constants established in this work, not only facilitate comparison between water types, but also allow calculation of Fe uptake rates by phytoplankton in the ocean based on measured dFe concentrations. The approach established and verified in this study, opens a new way for determining dFe bioavailability in samples across the ocean, and enables modeling of in situ Fe uptake rates by phytoplankton using dFe concentrations from GEOTRACES datasets.
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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) | 0,001 | 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 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».