Spatio‐Temporal Resolution of Microbial Functions and Taxa Associated With Cyanobacterial Harmful Algae Blooms Along a 500‐Km Aquatic Continuum in the Lake Erie Watershed
Notice bibliographique
Résumé
Biogeochemical processes rendered by the aquatic microbiome could influence the development of cyanobacterial harmful algal blooms (cHABs), but those biotic factors are poorly understood and rarely considered. We focused on the link between microbial functions, community composition and environmental gradients along the Thames River-Lake St. Clair-Detroit River-Lake Erie corridor across different seasons. We measured the abundance and expression (transcripts) of genes involved in nutrient cycling and microcystin toxin production with qPCR and determined microbial community composition with high-throughput sequencing of the 16S rRNA gene. Throughout the year, genes and transcripts involved in P acquisition, denitrification and N fixation were in higher abundance upstream in the Thames River and Lake St. Clair. Gene abundance, rather than expression, correlated with environmental variables, but functional changes were linked to changes in the aquatic microbiome and did not respond directly to larger environmental gradients. Network analysis revealed tighter connections between gene expression and biotic variables than gene presence, with ubiquitous and streamlined-genomes microbes associated with the dominant bloom-causing cyanobacteria, highlighting the cooperative dynamic of these associations. Overall, the results highlight the link between the changing microbiome, microbial processes and the watershed influence in the presence of cHABs.
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 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 | 0,000 | 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 | 0,001 |
| 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) | 0,002 | 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 ».