Insights into Cellular Localization and Environmental Influences on the Toxicity of Marine Fish-Killing Flagellate, Heterosigma akashiwo
Notice bibliographique
Résumé
Heterosigma akashiwo is a unicellular microalga which can cause massive mortality in both wild and cultivated fish worldwide, resulting in substantial economic losses. Environmental parameters such as salinity, light, and temperature showed a significant effect on bloom initiation and the toxicity of H. akashiwo. While in previous studies a one-factor-at-a-time (OFAT) approach was utilized, which only changes one variable at a time while keeping others constant, in the current study a more precise and effective design of experiment (DOE) approach, was used to investigate the simultaneous effect of three factors and their interactions. The study employed a central composite design (CCD) to investigate the effect of salinity, light intensity, and temperature on the toxicity, lipid, and protein production of H. akashiwo. A yeast cell assay was developed to assess toxicity, which offers rapid and convenient cytotoxicity measurements using a lower volume of samples compared to conventional methods using the whole organism. The obtained results showed that the optimum condition for toxicity of H. akashiwo was 25 °C, a salinity of 17.5, and a light intensity of 250 μmol photons m−2 s−1. The highest amount of lipid and protein was found at 25 °C, a salinity of 30, and a light intensity of 250 μmol photons m−2 s−1. Consequently, the combination of warm water mixing with lower salinity river input has the potential to enhance H. akashiwo toxicity, which aligns with environmental reports that establish a correlation between warm summers and extensive runoff conditions that indicate the greatest concern for aquaculture facilities.
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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 | 0,001 | 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 | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 ».