An experimental test of cyanotoxins as a potential driver of microbial community structure
Notice bibliographique
Résumé
Cyanobacterial harmful algal blooms (CyanoHABs) are common biological disturbances in freshwater ecosystems, impacting microbial community diversity and composition. While extensive research has focused on these blooms, the direct effects of cyanotoxins on microbial communities remain less understood. In this study, we investigated the impact of various cyanotoxins on the microbial community of an oligotrophic lake in Quebec, Canada (45.99°N, 74.00°W). Water samples were exposed to different concentrations of MC-LR, MC-RR, MC-LF, and CYN, both individually and in combination. These toxins were selected based on their prevalence, toxicity, and distinct chemical properties. Toxin concentrations were chosen in relation to the World Health Organization (WHO) regulatory thresholds, 1 μg/L as indicative of low toxin exposure (drinking water limit) and 1000 μg/L as indicative of high exposure (lake threshold). We performed a longitudinal analysis of 16S rRNA to assess changes in microbial community diversity and composition at 24-h, 48-h, and 72-h intervals. Our findings showed a significant change in alpha and beta diversity, highlighting shifts in community structure in response to high cyanotoxin doses. Conversely, no significant changes were detected across diverse cyanotoxin compositions. We then performed a differential analysis and identified several amplicon sequence variants (ASVs) with significant changes in relative abundance across cyanotoxin doses. This analysis highlighted potential cyanotoxins degrading bacteria, such as Paucibacter and Ideonella. Overall, our results showed that the changes were more associated with cyanotoxin doses than with composition. Understanding how cyanotoxins could impact oligotrophic lakes is essential for better predicting their ecological impacts, especially as these lakes are increasingly affected by cyanobacterial blooms.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».