Mass-Spectrometry and Genomic Approaches to Investigating Cyanopeptides in Environmental Samples and Cultured Microcystis
Notice bibliographique
Résumé
Cyanobacterial blooms pose a significant threat to freshwater ecosystems in Canada, a problem that is predicted to worsen with climate change.A major concern during blooms is the production of cyanopeptides, a diverse group of biologically active secondary metabolites.Beyond the well studied class of microcystins, advancements in analytical techniques have allowed for the identification of hundreds of other cyanopeptides including cyanopeptolins, microginins, anabaenopeptins, aeruginosins, microviridins, and cyanobactins.Although it remains unclear why cyanobacteria produce such a large and diverse array of cyanopeptides, one of the primary predictors of microcystin production has been identified as the cellular growth rate.In this thesis, I investigated the effects of altering growth rates on the production of multiple classes of cyanopeptides.Two Microcystis aeruginosa strains (CPCC 300, CPCC 464), differing in their chemical profiles, were grown as semi-continuous batch cultures to compare congener composition and total concentrations between maximum growth (µmax) and a 10% per day dilution rate.There was no significant difference in the production and composition of cyanopeptides (considering both total concentrations and cellular quotas) between growth rates within either strain.Using similar techniques of high-resolution tandem mass spectrometry, combined with global natural products social molecular networking (GNPS), I then characterized the cyanopeptide profile from a dynamic Microcystis bloom in Missisquoi Bay, Lake Champlain, both in water and air, in late summer.Among the 151 cyanopeptides detected, cyanopeptolins were found to be the most abundant and chemically diverse class of cyanopeptides, similar to what was found in the cultured strains.Cyanopeptide biosynthesis genes quantified using digital droplet PCR were highly correlated with the chemical concentrations of major groups of cyanopeptides in water (microcystins, cyanopeptolins, anabaenopeptins).Cyanopeptides and cyanobacterial genes were not consistently detected in the air samples, despite high concentrations found in the water.Thesis Conclusions ......
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».