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Enregistrement W4413014603 · doi:10.1139/er-2025-0132

Interactive effects of micronutrients and phosphorus speciation on the growth and toxin production of freshwater cyanobacteria

2025· article· en· W4413014603 sur OpenAlexvenueno aff
Fangqi Liu, Sujie Shan, Songqi Liu, Xiaokai Zhang, Xiaoyu Shi, Christina López, Boling Li, Dapeng Li

Notice bibliographique

RevueEnvironmental Reviews · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueAquatic Ecosystems and Phytoplankton Dynamics
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Natural Science Foundation of ChinaTexas State University
Mots-clésEutrophicationMicronutrientCyanobacteriaNutrientPhosphorusMicrocystinMicrocystisEnvironmental chemistryBiologyMesocosmEcologyEnvironmental scienceChemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Freshwater cyanobacterial blooms, especially those dominated by Microcystis spp., represent a significant manifestation of eutrophication, posing threats to the environment and human health through the release of harmful toxins. While previous studies have extensively explored the role of macronutrients—primarily nitrogen and phosphorus—in bloom formation, mounting evidence suggests that micronutrients such as copper, iron, zinc, and manganese also exert critical regulatory influences on cyanobacterial physiology, including photosynthesis, enzymatic activity, and toxin synthesis. Notably, these micronutrients interact with phosphorus at multiple biochemical levels, affecting its speciation, bioavailability, and assimilation pathways in freshwater systems. This review synthesizes recent advances in understanding the interactive effects between micronutrients and phosphorus speciation on the growth and microcystin production of freshwater cyanobacteria. Emphasis is placed on the dual regulatory roles of micronutrients under concentration gradients, the synergistic and antagonistic mechanisms influencing toxin biosynthesis, and the modulation of these processes under varying environmental conditions such as temperature and pH. Despite these insights, knowledge gaps remain, particularly regarding multi-nutrient interactions under ecologically realistic scenarios and the role of different phosphorus fractions. Future research should prioritize integrated mesocosm-scale experiments and predictive modeling frameworks to bridge the gap between laboratory findings and field conditions. By highlighting the importance of micronutrient–macronutrient coupling, this review provides theoretical and practical guidance for refining bloom prediction models and developing targeted nutrient management strategies for mitigating harmful algal blooms.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,116
Score d'incertitude au seuil0,269

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,004
Tête enseignante GPT0,196
Écart entre enseignants0,192 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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