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Enregistrement W4365455659 · doi:10.1101/2023.04.12.536566

Nitrogen dynamics and fixation control cyanobacterial abundance, diversity, and toxicity in Lake of the Woods (USA, Canada)

2023· preprint· en· W4365455659 sur OpenAlexaboutno aff
Kaela E. Natwora, Adam J. Heathcote, Mark B. Edlund, Shane E. Bowe, Jake D. Callaghan, Cody S. Sheik

Notice bibliographique

RevuebioRxiv (Cold Spring Harbor Laboratory) · 2023
Typepreprint
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueAquatic Ecosystems and Phytoplankton Dynamics
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesMinnesota Pollution Control Agency
Mots-clésCylindrospermopsinMicrocystinAphanizomenonNitrogen fixationCyanotoxinCyanobacteriaEcologyNitrogenNutrientBiologySaxitoxinEnvironmental chemistryAlgal bloomEnvironmental sciencePhytoplanktonChemistryAnabaenaBacteria

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Our understanding of drivers of cyanobacterial harmful algal blooms (cHABs) is evolving, but it is apparent that not all lakes are created equal. Nitrogen (N) is an important component of all cHABs and is crucial for cyanotoxin production. It is generally assumed that external nitrogen inputs are the primary N source for cHABs. However, in northern lakes, nitrogen inputs are typically low, and suggests that internal nitrogen cycling, through heterotrophic organic matter decomposition or nitrogen fixation, may play a significant role in cHAB development and sustainment. Using Lake of the Woods as a testbed, we quantified nutrients, cyanotoxins, nitrogen fixation, and the microbial community in the southern extent of the lake. During our temporal study, inorganic nitrogen species (NO 3 - +NO 2 - and NH 4 + ) were either at very low concentrations or below detection, while phosphorus was in excess. These conditions resulted in nitrogen-deficient growth and thereby favored nitrogen fixing cyanobacterial species. In response, nitrogen fixation rates increased exponentially throughout the summer and coincided with the Aphanizomenon sp. bloom. Despite nitrogen limitation, microcystin, anatoxin, saxitoxin, and cylindrospermopsin were all detected, with microcystin being the most abundant cyanotoxin detected. Microcystin concentrations were highest when free nitrogen was available and coincided with an increase in Microcystis. Together, our work suggests that internal nitrogen dynamics are responsible for the dominance of nitrogen fixing cyanobacteria and that additions of nitrogen may increase the likelihood of other cyanobacterial species, currently at low abundance, to increase growth and cyanotoxin production. Statement of Significance This study is the first assessment of nitrogen fixation rates and water column 16S rRNA gene amplicon sequencing in Lake of the Woods during a harmful algal bloom season. The aim of this study is to better understand nitrogen dynamics and the microbial ecology of cyanobacterial harmful algal blooms on Lake of the Woods. Result from this study reveal that internal nitrogen cycling via nitrogen fixation may alleviate nitrogen deficiencies, and structure and control the cyanobacterial community and cyanotoxin production. Molecular analysis reveals that cyanotoxins in Lake of the Woods are produced by less abundant cyanobacteria that are limited by nitrogen. This study has significant management implication as agencies continue to mitigate toxic blooms on Lake of the Woods, the largest shoreline lake in the United States. Our work is an important initial assessment and jumping off point for further research on Lake of the Woods when assessing how nitrogen plays a role in bloom formation and toxicity. Submitting to L&O, we believe would allow for the greatest outreach and access to an audience that will continue to build upon our findings. Additionally, submitting with L&O our work will reach beyond the scientific audience, but also reach other parties participating in the mitigation of harmful algal blooms.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,049
Score d'incertitude au seuil0,099

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,008
Tête enseignante GPT0,175
Écart entre enseignants0,168 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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