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Enregistrement W3010199826 · doi:10.1016/j.jtbi.2020.110214

Quantifying nutrient throughput and DOM production by algae in continuous culture

2020· article· en· W3010199826 sur OpenAlexafffund
Anne Willem Omta, David Talmy, Keisuke Inomura, Andrew J. Irwin, Zoe V. Finkel, Daniel Sher, Justin D. Liefer, Michael J. Follows

Notice bibliographique

RevueJournal of Theoretical Biology · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineEnergy
ThématiqueAlgal biology and biofuel production
Établissements canadiensMount Allison UniversityDalhousie University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaGordon and Betty Moore FoundationSimons FoundationUnited States-Israel Binational Science FoundationNational Science Foundation
Mots-clésChemostatNutrientAlgaePhosphorusBiomass (ecology)DilutionBiologyDissolved organic carbonNitrogenLimitingBotanyOrganic matterEnvironmental chemistryEcologyChemistryPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Freshwater and marine algae can balance nutrient demand and availability by regulating uptake, accumulation and exudation. To obtain insight into these processes under nitrogen (N) and phosphorus (P) limitation, we reanalyze published data from continuous cultures of the chlorophyte Selenastrum minutum. Based on mass budgets, we argue that much of the non-limiting N and P had passed through the organisms and was present as dissolved organic phosphorus or nitrogen (DOP or DON). We construct a model that describes the production of biomass and dissolved organic matter (DOM) as a function of the growth rate. A fit of this model against the chemostat data suggests a high turnover of the non-limiting N and P: at the highest growth rates, N and P atoms spent on average only about 3 h inside an organism, before they were exuded as DON and DOP, respectively. This DOM exudation can explain the observed trends in the algal stoichiometric ratios as a function of the dilution rate. We discuss independent evidence from isotope experiments for this apparently wasteful behavior and we suggest experiments to quantify and characterize DON and DOP exudation further.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,010

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,017
Tête enseignante GPT0,270
Écart entre enseignants0,252 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations11
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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