Spatiotemporal dynamics of cyanobacterium Dolichospermum lemmermannii populations in a bloom-prone region of Lake Superior
Notice bibliographique
Résumé
Cyanobacterial Harmful Algal Blooms (cHABs) are increasingly common in marine and freshwater environments, including the Laurentian Great Lakes (LGL). Lake Superior has seen two large-scale cyanobacterial blooms (2012 and 2018) along the Wisconsin shoreline west of the Apostle Islands, caused by the cyanobacterium Dolichospermum lemmermannii. The drivers of bloom formation in Lake Superior are not yet certain, with many factors known to trigger blooms elsewhere in the LGL being absent in Lake Superior. Furthermore, little is known about D. lemmermannii ’s spatial structure or phenology. Thus, we sought to track the seasonal population dynamics of D. lemmermannii to shed light on its growth, physiology, and abundance. In 2021, we used 16S rRNA amplicon and shotgun metagenomic sequencing to characterize spatiotemporal patterns of D. lemmermannii abundance and diversity along the bloom-prone Wisconsin shore of Lake Superior. In 2022, we performed net tows and direct colony counts in another localized area. No large-scale bloom event was observed during either year, though several smaller localized blooms were observed. D. lemmermannii abundances were low at nearly all sites and sampling times. Spikes in abundance occurred in July and September, particularly near Siskiwit Bay, a hotspot of bloom formation. We also observed a seasonal shift in heterocyte and akinete abundance indicative of late-season nutrient limitation. Most striking was the seasonal turnover of D. lemmermannii strains, suggesting strain adaptation to specific environmental conditions. These results offer valuable and actionable insights for managers and provide a foundation for additional work to clarify drivers of bloom formation in Lake Superior.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 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 ».