Adaptive strategies of high and low nucleic acid prokaryotes in response to declining resource availability and selective grazing by protozoa
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Prokaryotes play a fundamental role in global ocean biogeochemical cycles. However, how the abundance and metabolic activity of ecologically distinct subgroups (i.e., high nucleic acid (HNA) and low nucleic acid (LNA) cells), and their regulating factors, change in response to changing marine environmental conditions remains poorly understood. Here, we delved into the time-evolving dynamic responses of the HNA and LNA prokaryotic subgroups to declining resource availability and selective grazing by protozoa by conducting a 73-day incubation experiment in a large-volume (117,000 L) macrocosm that facilitates community-level exploration. We found that the metabolic activity of the HNA subgroup was higher than that of the LNA subgroup when the macrocosm was resource replete but that the HNA subgroup declined more rapidly than the LNA subgroup as the resources became increasingly scarce, leading to a steadily increasing contribution of LNA cells to prokaryotic activity. Meanwhile, as resources in the macrocosm became limited, protozoan grazing preference shifted from the HNA to the LNA subgroup and the contributions of the LNA subgroup to the carbon flow within the macrocosm increased. The findings highlight the resilience of LNA cells in resource-limited environments, illuminate the critical role of selective grazing by protozoa in balancing distinct prokaryotic subgroups under changing resource conditions, and demonstrate the complex and adaptive interactions between protozoa and prokaryotes across diverse environmental contexts.
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 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) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,000 | 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 ».