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Enregistrement W4385230415 · doi:10.1111/nph.19147

Common environmental stress responses in a model marine diatom

2023· article· en· W4385230415 sur OpenAlexafffund
Zhengke Li, Yong Zhang, Wei Li, Andrew J. Irwin, Zoe V. Finkel

Notice bibliographique

RevueNew Phytologist · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueMicrobial Community Ecology and Physiology
Établissements canadiensDalhousie University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaNational Natural Science Foundation of ChinaCanada Research Chairs
Mots-clésThalassiosira pseudonanaDiatomBiologyPhytoplanktonPrimary producersEcologyPhotosynthesisStressorChloroplastGeneBotanyGeneticsNeuroscience

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Marine planktonic diatoms are among the most important contributors to phytoplankton blooms and marine net primary production. Their ecological success has been attributed to their ability to rapidly respond to changing environmental conditions. Here, we report common molecular mechanisms used by the model marine diatom Thalassiosira pseudonana to respond to 10 diverse environmental stressors using RNA-Seq analysis. We identify a specific subset of 1076 genes that are differentially expressed in response to stressors that induce an imbalance between energy or resource supply and metabolic capacity, which we termed the diatom environmental stress response (d-ESR). The d-ESR is primarily composed of genes that maintain proteome homeostasis and primary metabolism. Photosynthesis is strongly regulated in response to environmental stressors but chloroplast-encoded genes were predominantly upregulated while the nuclear-encoded genes were mostly downregulated in response to low light and high temperature. In aggregate, these results provide insight into the molecular mechanisms used by diatoms to respond to a range of environmental perturbations and the unique role of the chloroplast in managing environmental stress in diatoms. This study facilitates our understanding of the molecular mechanisms underpinning the ecological success of diatoms in the ocean.

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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,004

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
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,025
Tête enseignante GPT0,264
Écart entre enseignants0,240 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations20
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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