Quantification of Moss-Associated Cyanobacteria Using Phycocyanin Pigment Extraction
Notice bibliographique
Résumé
In the boreal forest, cyanobacteria can establish associations with feather moss and realize the biological nitrogen fixation (BNF) reaction, consisting in the reduction of atmospheric dinitrogen into bioavailable ammonium. In this ecosystem, moss-associated cyanobacteria are the main contributors to BNF by contributing up to 50% of new N input. Current environmental changes driven by anthropogenic activities will likely affect cyanobacteria activity (i.e., BNF) and populations inhabiting mosses, leading to potential important consequences for the boreal forest. Several methods are available to efficiently measure BNF activity, but quantifying cyanobacteria biomass associated with moss is challenging because of the difficulty to separate bacteria colonies from the host plant. Attempts to separate cyanobacteria by shaking or sonicating in water were shown to be poorly efficient and repeatable. The techniques commonly used, microscopic counting and quantitative PCR (qPCR) are laborious and time-consuming. In aquatic and marine ecosystems, phycocyanin (PC), a photosynthesis pigment produced by cyanobacteria, is commonly used to monitor cyanobacteria biomass. In this study, we tested if PC extraction and quantification can be used to estimate cyanobacteria quantity inhabiting moss. We report that phycocyanin can be easily extracted from moss by freeze/thaw disturbance of cyanobacteria cells and can be quickly and efficiently measured by spectrofluorometry. We also report that phycocyanin extraction is efficient (high recovery), repeatable (relative SD < 13%) and that no significant matrix effects were observed. As for aquatic systems, the main limitation of cyanobacteria quantification using phycocyanin is the difference of cellular phycocyanin content between cyanobacteria strains, suggesting that quantification can be impacted by cyanobacteria community composition. Nonetheless, we conclude that phycocyanin extraction and quantification is an easy, rapid, and efficient tool to estimate moss-associated cyanobacteria number.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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 ».