Environmental and Biological Determinants of Algal Lipids in Western Arctic and Subarctic Seas
Notice bibliographique
Résumé
The Arctic is undergoing numerous environmental transformations. As a result of rising temperatures and additional freshwater inputs, ice cover is changing, with profound impacts on organisms at the base of food webs and consequently on the entire Arctic ecosystem. Indeed, phytoplankton not only provide energy as lipids, but also essential fatty acids (EFA) that animals cannot synthesize and must acquire in their diet. Omega-3 (ω3) and omega-6 (ω6) polyunsaturated fatty acids (PUFA) are essential for the healthy development and function of organisms. The high energy potential of monounsaturated fatty acids (MUFA) is of particular importance in cold waters, and various fatty acids including saturated fatty acids (SFA) are involved in organismal responses to environmental stressors. Yet relatively little is known of how variability or change in physicochemical seawater properties (e.g., temperature, light, salinity, pH and nutrients) may affect lipid synthesis in polar environments, either directly, by altering algal physiology, or indirectly, by promoting shifts in phytoplankton species composition. Here we investigated these two possibilities by sampling along a 3,000-km transect spanning 28 degrees of latitude across the subarctic and Arctic domains of Canada. The taxonomic composition of phytoplankton mainly drove the FA profiles measured in particulate organic matter (POM). Strong, positive correlations between 16:1ω7 and diatoms were observed while the proportion of PUFA and ω6 FA increased with flagellate abundance. Among specific FAs, eicosapentaenoic acid (EPA; 20:5ω3) was positively correlated with diatoms but the expected relationship between docosahexaenoic acid (DHA; 22:6ω3) and dinoflagellates was not observed. Decreasing pH had a negative effect on EPA and MUFA proportions, and DHA proportions tended to decrease with higher temperature. These two effects were primarily driven by differences in phytoplankton assemblage composition. Overall, the results of this geographically extensive study provide new information into the use of lipid markers and the ecological determinants of FA synthesis in the North. It also highlights the importance of long-lived subsurface chlorophyll maximum layers in supplying PUFA-rich POM to the food web and suggests that this situation may persist despite ongoing changes in the physical environment.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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 ».