Friends and foes: symbiotic and algicidal bacterial influence on <i>Karenia brevis</i> blooms
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Harmful Algal Blooms (HABs) of the toxigenic dinoflagellate Karenia brevis (KB) are pivotal in structuring the ecosystem of the Gulf of Mexico (GoM), decimating coastal ecology, local economies, and human health. Bacterial communities associated with toxigenic phytoplankton species play an important role in influencing toxin production in the laboratory, supplying essential factors to phytoplankton and even killing blooming species. However, our knowledge of the prevalence of these mechanisms during HAB events is limited, especially for KB blooms. Here, we introduced native microbial communities from the GoM, collected during two phases of a Karenia bloom, into KB laboratory cultures. Using bacterial isolation, physiological experiments, and shotgun metagenomic sequencing, we identified both putative enhancers and mitigators of KB blooms. Metagenome-assembled genomes from the Roseobacter clade showed strong correlations with KB populations during HABs, akin to symbionts. A bacterial isolate from this group of metagenome-assembled genomes, Mameliella alba, alleviated vitamin limitations of KB by providing it with vitamins B1, B7 and B12. Conversely, bacterial isolates belonging to Bacteroidetes and Gammaproteobacteria, Croceibacter atlanticus, and Pseudoalteromonas spongiae, respectively, exhibited strong algicidal properties against KB. We identified a serine protease homolog in P. spongiae that putatively drives the algicidal activity in this isolate. While the algicidal mechanism in C. atlanticus is unknown, we demonstrated the efficiency of C. atlanticus to mitigate KB growth in blooms from the GoM. Our results highlight the importance of specific bacteria in influencing the dynamics of HABs and suggest strategies for future HAB management.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 ».