Superoxide dismutases shape manganese stoichiometry in Southern Ocean diatoms
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Elemental stoichiometry of biomass is a focal point that connects different biogeochemical cycles. Yet, the mechanistic underpinnings of elemental stoichiometry are poorly quantified in many cases. We combined targeted and untargeted metaproteomics, Bayesian statistical modelling, and geochemical measurements to quantify the contribution of specific proteins to metal stoichiometry in natural populations of Southern Ocean diatoms. Our analyses indicate that a substantial amount of non-photosynthetic manganese (Mn) in diatoms in an Antarctic polynya can be attributed to superoxide dismutases (∼0.7 µmol Mn: mol Carbon; ∼20% of the total cellular Mn quota). We then used cultures and proteomic profiling of the key polar diatom Fragilariopsis cylindrus to identify environmental controls on superoxide dismutases, and discovered that iron concentration has little influence on the abundance of two Mn superoxide dismutases, while Mn limitation induces the depletion of these Mn superoxide dismutases and an accompanying increase of nickel superoxide dismutase. Overall, we combined metaproteomic approaches to quantify proteomic composition and connected these measurements to metal-to-carbon ratios and their responses to metal availability. Because metal quotas are key parameters in some biogeochemical models, our approach provides a direct mechanism for informing ecosystem-scale models with molecular measurements.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».