The curious case of cyanobacteria: a tale of light and darkness
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT Toxic algal bloom-forming cyanobacteria are a persistent problem globally for many aquatic environments. Their occurrence is attributed to eutrophication and rising temperatures due to climate change. The result of these blooms is often loss in biodiversity, economic impacts on tourism and fisheries, and risks to human and animal health. Of particular concern is the poorly understood interplay between viruses and toxic species that form blooms because viruses may exacerbate their harmful effects. Concurrently, cyanobacteria are also a source of bioactive compounds other than toxins, which makes them good candidates for drug discovery. We show that virus infection of the cyanobacterium Microcystis aeruginosa , results in as high as a 40-fold increase in the toxin microcystin two days post virus infection (dpi), and predict that microcystin levels may remain high in a body of water up to 7 dpi, long after water discoloration and cell lysis. This implicates viruses as major contributors to toxin release from cyanobacteria and emphasizes the importance of taking them into account in predictive models and in the assessment of water safety. We also show that bioactive compounds of M. aeruginosa inhibit and delay infection of single stranded DNA and single stranded RNA viruses. This highlights the potential of cyanobacteria as an excellent source for the discovery of novel antiviral compounds, and the ease with which screening for cyanobacterial antivirals can be achieved.
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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 | 0,003 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,020 |
| Communication savante | 0,006 | 0,012 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,009 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,002 |
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 ».