Microbial Diversity Impacts Non-Protein Amino Acid Production in Cyanobacterial Bloom Cultures Collected from Lake Winnipeg
Notice bibliographique
Résumé
Lake Winnipeg in Manitoba, Canada is heavily impacted by harmful algal blooms that contain non-protein amino acids (NPAAs) produced by cyanobacteria: N-(2-aminoethyl)glycine (AEG), β-aminomethyl-L-alanine (BAMA), β-N-methylamino-L-alanine (BMAA), and 2,4-diaminobutyric acid (DAB). Our objective was to investigate the impact of microbial diversity on NPAA production by cyanobacteria using semi-purified crude cyanobacterial cultures established from field samples collected by the Lake Winnipeg Research Consortium between 2016 and 2021. NPAAs were detected and quantified by ultra-performance liquid chromatography–tandem mass spectrometry (UPLC-MS/MS) using validated analytical methods, while Shannon and Simpson alpha diversity scores were determined from 16S rRNA metagenomic sequences. Alpha diversity in isolate cultures was significantly decreased compared to crude cyanobacterial cultures (p < 0.001), indicating successful semi-purification. BMAA and AEG concentrations were higher in crude compared to isolate cultures (p < 0.0001), and AEG concentrations were correlated to the alpha diversity in cultures (r = 0.554; p < 0.0001). BAMA concentrations were increased in isolate cultures (p < 0.05), while DAB concentrations were similar in crude and isolate cultures. These results demonstrate that microbial community complexity impacts NPAA production by cyanobacteria and related organisms.
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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 | 0,000 | 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 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,001 |
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 ».