Long‐term cyanobacterial dynamics from lake sediment <scp>DNA</scp> in relation to experimental eutrophication, acidification and climate change
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Cyanobacterial blooms in aquatic environments have impacted ecosystem health, altered food webs and contributed to substantial regional economic losses. The relative impacts of climate change, eutrophication and other environmental stressors on the formation of cyanobacterial blooms remain unclear as a consequence of the lack of long‐term data. The analysis of lake sediment archives can help address such questions. The abundance of target cyanobacterial genes was quantified using droplet digital PCR from two experimental and two reference lakes at the IISD ‐ Experimental Lakes Area, Northwestern Ontario, Canada where various anthropogenic drivers have been manipulated and phytoplankton biomass and taxonomy (via microscopy) tracked over the past 50 years. Based on sediment DNA (sedDNA) records, Lake 227 has seen more than two full orders of magnitude rise in cyanobacterial abundance in response to experimental nutrient (nitrogen and phosphorus) loading since 1969. Lake 223 also experienced a small increase in cyanobacterial abundance during a period of experimental acidification. The sedDNA archives also identified an increase in abundance of mcyE, a gene involved in microcystin synthesis, in Lake 227 after 1990 when experimental nitrogen loading ceased and only phosphorus loading continued. Sequencing of the cyanobacterial 16S rRNA gene from sedDNA revealed a shift towards Nostocales dominance in response to eutrophication in Lake 227; this was also seen in the more recent sediments of the other lakes but to a much lesser extent. When comparing the sedDNA data with historical phytoplankton records of the past ~50 years, moderate‐to‐strong correlations were found between the two. This research validated the use of sedDNA for the analysis of long‐term trends in lakes and the results revealed additional changes that were not recorded from the surface‐water records. Experimental nutrient loading had the greatest influence on the cyanobacterial community in Lake 227. However, climate change, via declines in heating degree days, was also significant in explaining variation in the cyanobacterial communities in the experimental lakes as well as the reference lakes.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».