Iron and manganese colimitation in the Southern Ocean examined with a proteomic allocation model
Notice bibliographique
Résumé
Iron (Fe) limits primary productivity in a large part of the ocean; but recent geochemical profiles and bottle incubation assays indicate that manganese (Mn) can also limit primary productivity in the Southern Ocean. Fe and Mn can interact to influence primary productivity, but the extent to which these elements colimit phytoplankton in the Southern Ocean is uncertain. In addition, current models are insufficient to assess colimitation as they assume a single, most scarce, resource. In order to examine Fe and Mn colimitation in phytoplankton, we developed a modeling framework to predict proteomic profiles under varying Fe, Mn, and light conditions. In our model, proteins are optimally allocated to various coarse-grained cellular pools, governed by environmental conditions. We predict that Fe controls cellular Mn quotas, largely because of paired stoichiometry within photosynthetic machinery. Our model suggests that the diffusion-limitation paradigm of Fe should be revisited, as diffusive flux of Fe does not appear to be limiting. We then use our model to explore various cellular mechanisms leading to phytoplankton Fe limitation. Lastly, using Fe and Mn biogeochemical model output, we predict regions in the Southern Ocean where Fe/Mn colimitation is most likely to occur.
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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) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».