Long-term adaptive response of an oceanic diatom to copper deficiency
Notice bibliographique
Résumé
Enhanced vertical stratification brought about by warming of the ocean surface is expected to reduce vertical circulation and nutrient input with knock-on effects for phytoplankton. Increased nutrient limitation is one predicted outcome, but how that will impact phytoplankton is uncertain because we do not know how they will adapt. We used copper (Cu) as a model catalytic nutrient to explore the adaptive response of an oceanic diatom to continuous nutrient deprivation in laboratory experiments. Populations of Thalassiosira oceanica maintained under Cu-limiting and sufficient conditions for ~380 generations differed significantly in their abilities to grow in medium containing 1 nM Cu. Continued selection for more than 2000 generations increased Cu use efficiency (CuUE) of a low Cu-adapted (LCuA) population by more than 2-fold compared to the control and ancestral populations. The increase in CuUE resulted from a decrease in the amount of cellular Cu required for growth and an increase in the net carbon assimilation rate. Redistribution of cellular Cu and increased efficiency of photosynthetic reactions are hypothesized to explain the fast rates of maximum electron transport of low Cu-adapted cells despite containing less Cu. The results show that adaptation increased resource use efficiency in phytoplankton, which could reduce the impact of increased nutrient deficiency in the future ocean.
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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 | 0,001 |
| 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 ».