Environmental factors affecting chytrid (Chytridiomycota) infection rates on <i>Planktothrix agardhii</i>
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Planktothrix agardhii dominates the cyanobacterial harmful algal bloom biomass in Sandusky Bay, Lake Erie (USA) from May until September. This filamentous cyanobacterium known parasites including the chytrid fungal species Rhizophydium sp. C02, which was previously isolated from this region. The purpose of our work has been to establish how parasitic interactions affect Planktothrix population dynamics during a bloom event. Samples analyzed from the 2015 to 2019 bloom seasons using quantitative PCR investigate the spatial and temporal prevalence of chytrid infections. Abiotic factors examined in lab include manipulating temperature (17–31°C), conductivity (0.226–1.225 mS/cm) and turbulence. Planktothrix-specific chytrids are present throughout the bloom period and are occasionally at high enough densities to exert parasitic pressure on their hosts. Temperatures above 27.1°C in lab can inhibit chytrid infection, indicating the presence of a possible upper thermal refuge for the host. Data suggest that chytrids can survive conductivity spikes in lab at levels three-fold above Sandusky Bay waters if given sufficient time (7–12 days), whereas increased turbulence in lab severely inhibits chytrid infections, perhaps due to disruption of chemical signaling. Overall, these data provide insights into the environmental conditions that inhibit chytrid infections during Planktothrix-dominated blooms in temperate waters.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 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 tête enseignante, 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 ».