Temperature and light drive physiological and transcriptional responses, modulating infection outcomes in a freshwater diatom–chytrid system
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Stephanodiscus binderanus is a bloom‐forming diatom abundant in winter and persisting into spring in the Laurentian Great Lakes. Climate change impacts these blooms by altering ice cover, turbidity, light penetration, and water temperature. Fungal parasites, especially Chytridiomycota , can suppress phytoplankton growth and alter bloom succession. To address the effects of both biotic and abiotic factors on S. binderanus in the face of a changing climate, we tested a range of temperatures (9.4–24°C) and light intensities (15, 30, 50, 100 μ mol m −2 s −1 ) on infected and uninfected cultures. We also conducted an RNAseq analysis of both host and parasite across the described environmental parameters. Stephanodiscus binderanus can rapidly adapt to the above conditions, growing slowest at the lowest temperature and under low light, while adjusting its chlorophyll a (Chl a ) content in lower light treatments to be more efficient at light harvesting. Chytrid infections were more prevalent at either end of the tested temperature range, despite downregulation of zoospore mitotic cycle genes at elevated temperatures. Elevated temperatures also induced reproductive stress in S. binderanus , marked by downregulation of meiosis‐related genes. These effects, combined with nutrient depletion, likely contribute to seasonal declines in diatom populations as green algae and cyanobacteria emerge in late spring and early summer. It is anticipated that host response to lower light availability and the ability of the chytrid to infect under warming waters will contribute to a decline in filamentous diatom biomass in Lake Erie, especially as climate change increases the frequency of ice‐free winters.
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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) | 0,001 | 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 ».