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 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 | 0,000 | 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 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 ».