Red Light Variation an Effective Alternative to Regulate Biomass and Lipid Profiles in Phaeodactylum tricornutum
Notice bibliographique
Résumé
Marine water diatom Phaeodactylum tricornutum is a photosynthetic organism that is known to respond to the changing light environment and adapt to different temperatures to prevent photoinhibition and maintain its metabolic functions. The objective of the present study was to test whether light shift variations in different growth phases impact the growth and lipid metabolism of P. tricornutum. Thus, we investigated R exposure in different growth phases to find the most effective light shift condition. The results showed that substituting white light (W) by red light (R) under autotrophic conditions, a condition called red shift (RS), increased biomass and lipid content compared to levels found under continuous W or R exposure alone. We observed an increase by 2-fold biomass and 2.3-fold lipid content in RS as compared to W. No significant change was observed in the morphology of lipid droplets, but the fatty acid (FA) composition was altered. Specifically, polyunsaturated FAs were increased, whereas monounsaturated FAs decreased in P. tricornutum grown in RS compared to W control. Therefore, we propose that a light shift during the beginning of the stationary phase is a low-cost cultivation strategy to boost the total biomass and lipids in P. tricornutum.
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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 | 0,001 |
| 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 ».