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Enregistrement W4403413654 · doi:10.1139/cjb-2024-0082

Coastal <i>Synechococcus</i> strains can exploit low-oxygen habitats

2024· article· en· W4403413654 sur OpenAlexaffvenue
Sylwia Śliwińska‐Wilczewska, Mireille Savoie, Douglas A. Campbell

Notice bibliographique

RevueBotany · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueGenomics and Phylogenetic Studies
Établissements canadiensMount Allison University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBiologySynechococcusHabitatBotanyOxygenExploitOxygen evolutionCyanobacteriaEcologyBacteriaChemistryGenetics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We found that Phycoerythrin-rich Synechococcus achieved faster growth rates (µ), across the spectral bandwidths from 405 to 730 nm, under 2.5 µmol/L [O2], characteristic of oxygen minimum zones (OMZs), than under 250 µmol/L [O2], whereas phycocyanin-rich strain showed generally similar µ under 2.5 and 250 µmol/L [O2]. For phycocyanin- and phycoerythrin-rich Synechococcus, µ showed also positive linear responses to both phycobiliproteins:chlorophyll a, and to cumulative diel PSII electron flux, although the relations vary across strain and [O2]. Electron transport downstream of Photosystem II was generally higher for both phycocyanin- and phycoerythrin-rich strains under 250 µmol/L [O2], since cyanobacteria show strong capacity for electron flow away from PSII to O2, particularly under excess excitation. Even though electron transport was faster under 250 µmol/L [O2], the phycoerythrin-rich strain showed a higher growth yield of electron transport under 2.5 µmol/L [O2]. Phycoerythrin-rich Synechococcus are currently typically found at greater depths, and lower light, than are phycocyanin-rich strains, but we suggest that the phycoerythrin-rich strains are actually limited to lower light by an interaction between light and full air-saturated [O2]. In expanding OMZs phycoerythrin-rich strains will likely exploit higher light niches, across a wider spectral range.

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: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,006

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,234
Écart entre enseignants0,222 · 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'étudeObservationnel
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

Citations0
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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