Coexistence of Photosynthetic Marine Microorganisms, Viruses, and Grazers: Toward Integration in Ocean Ecosystem Models
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Photosynthetic microorganisms are responsible for primary production at the base of the marine food web that impacts ocean biogeochemistry and ecological interactions. The growth of these microorganisms is balanced by mortality processes, including top-down losses from zooplankton grazing and infection and lysis by viruses. Multiple types of grazers and viruses often coexist despite apparent competition for the same (or similar) microorganisms. Here, we develop a community model of photosynthetic microorganisms, grazers, and viruses that accounts for molar cell and virion elemental quotas suitable for incorporation into ocean ecosystem models. Our aim is to investigate mechanisms that enable coexistence of a virus and a grazer with a single phytoplankton type. To do so, we evaluate the extent to which coexistence is facilitated by: (i) infected phytoplankton, potentially subject to non-preferential intraguild predation, where grazers feed on virally infected microorganisms; (ii) heterogeneity in susceptibility to infection, where microorganisms vary in their resistance to the virus either intracellularly or extracellularly; and (iii) the inclusion of higher-order mortality terms for the predators. We find evidence for a trade-off between the virus latent period and virulence in facilitating a coexistence regime. The inclusion of an explicit latent period can generate oscillations of all populations that facilitate coexistence by reducing the growth rate of the free virus, or lead to system collapse when oscillations become too large. Heterogeneity in phage susceptibility promotes coexistence through resource partitioning between the predators, while higher-order mortality terms widen the coexistence regime by stabilizing the system. We observe strong sensitivity of model outcomes to viral life history traits, including shifts in infected cell percentages and the balance between virally and zooplankton-induced mortality. Finally, taking advantage of algebraic calculation of model equilibria, we identify life history trait parameter combinations that yield realistic ecological properties in simplified oligotrophic and mesotrophic epipelagic environments. Importantly, our ecological models suggest that ongoing efforts to embed virus dynamics in large-scale ocean ecosystem models should likely include phytoplankton types that are moderately to strongly resistant to viral infection and lysis.
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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 | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».