Monod parameterization and competition at low iron among freshwater cyanobacteria and chlorophytes
Notice bibliographique
Résumé
1. This study combines two approaches to explore the utility of Monod growth kinetics to predict competition outcomes between freshwater cyanobacteria and chlorophytes at low iron Fe. Fe threshold concentrations (FeT) below which growth ceases, and growth affinities (slope of Fe concentration vs growth rate near FeT) were estimated for three large-bodied cyanobacteria (two N-fixers and Microcystis) and two chlorophytes in batch cultures. 2. Mean FeT for N-replete cyanobacteria, N-deplete (when N-fixing) cyanobacteria and chlorophytes were 0.076, 0.736 and 0.245 nmol L-1 , respectively. Mean affinities were 0.937, 0.597 and 0.412 L nmol-1 d-1 , respectively. Assuming that the mean affinities are representative of their groups, affinities predict that N-replete cyanobacteria are more efficient at acquiring Fe than chlorophytes and should dominate when Fe is low but greater than their FeT. 3. A second study evaluated the competitive abilities of a pico-cyanobacterium and a third chlorophyte in dual species, serial dilution culture. The pico-cyanobacterium was dominant at 50 nmol L-1 total Fe (which limited both taxa) and 500 nmol L-1 total Fe. At 0.5 nmol L-1 total Fe, a stressful concentration below FeT during most of the incubation, growth rates and cell densities were extremely low but neither had washed out after several months. 4. These results show that Monod kinetics can successfully predict competition outcomes in laboratory settings at low Fe. While important, Monod kinetics are only one mechanism governing competition between cyanobacteria and eukaryotes in natural systems. Observed deviations from Monod predictions can be partially explained with known mechanisms.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».