Impact of Salinity on Cell Surface Chemistry of Cyanobacteria From Freshwater, Marine and Alkaline Environments: A Hidden Phosphorus Engine
Notice bibliographique
Résumé
Climate change is altering ocean salinity, impacting cyanobacteria, key primary producers with vital ecological roles. While cyanobacterial adaptations to salinity are well studied, molecular cell surface chemistry changes remain underexplored. This study examines the impact of salinity on surface properties of freshwater Synechocystis sp. PCC6803, marine Synechococcus sp. PCC8806 and alkaliphilic Spirulina platensis. Species were cultured under salinities of 2‰, 6‰, 10‰, 30‰ and 60‰. Surface chemical composition and content were characterised using infrared and x-ray photoelectron spectroscopy and potentiometric titration. All strains exhibited salinity-dependent changes in surface charge and functional group expression, reflecting distinct adaptation strategies. In non-marine strains, salinity stress led to decreased phosphoryl signals and increased lipid saturation, consistent with phospholipid replacement and reduced membrane fluidity. We propose membrane phospholipids as a phosphorus reservoir, mobilised to support biosynthesis and ion homeostasis. In contrast, Syn. PCC8806 increased phosphoryl-associated signals and membrane fluidity across salinity conditions, consistent with phosphatidylglycerol enrichment to maintain photosynthetic function. Surface chemical shifts support a model where membrane remodelling is central to species-specific acclimatisation, balancing nutrient conservation with functional integrity. This work enhances understanding of microbial adaptation under osmotic stress and provides insight for predicting cyanobacterial blooms, designing biotechnological systems.
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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) | 0,000 | 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 | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».