Declining metal availability in the Mesozoic seawater reflected in phytoplankton succession
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Variable trace metal concentrations in the Precambrian ocean were closely linked to oxygen availability, although less is known about the drivers of seawater trace metal chemistry after the spread of complex life into the Phanerozoic eon. A major phytoplankton succession took place at the transition from the Palaeozoic to the Mesozoic era (~250 Myr ago), from an ocean dominated by the green Archaeplastida to secondary endosymbiotic algae with red-algal-derived plastids. Here, our comparative genomic analysis of 26 complete proteomes and metal domain analysis of additional 608 partially complete sequences of phytoplankton reveal that groups with different evolutionary history have distinct metal-binding proteins and contrasting metal acquisition strategies, adapted to differing availability of trace metals. The secondary-endosymbiont-bearing lineages are better adapted to well-oxygenated, nutrient-poor environments. This is supported by an enhanced thiol-based binding affinity of their transporters, coupled with minimized proteomic requirement for trace elements such as iron, copper and zinc at both protein and domain levels. Such different metal requirements across these lineages suggest a drastic decline in open-ocean trace metal concentrations at the inception of the Mesozoic, contributing to the shifts in phytoplankton communities that drove major changes in ocean chemical buffering.
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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 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».