Potassium modulating aquatic microbial processes: dynamics of nitrogen cycling and nitrous oxide
Notice bibliographique
Résumé
Nitrous oxide (N 2 O) emissions from aquatic ecosystems, governed by microbial nitrogen cycling, significantly contribute to greenhouse gases (GHGs). Although the role of nitrogen and carbon in this process are well-documented, the influence of potassium has remained under-reviewed despite its ecological abundance and physiological importance. This review synthesizes the central yet complex role of potassium in regulating aquatic N 2 O fluxes. Potassium acts through two key mechanisms: serving as an essential cofactor for enzymes such as nitrate reductase and nitrous oxide reductase, and modulating the expression of denitrification genes (e.g., nirS, nirK, and nosZ). This dual regulatory role allows potassium to influence the efficiency of nitrification and denitrification pathways, often determining the critical N 2 O:N 2 product ratio. We emphasize the paradoxical nature of potassium: it can stimulate N 2 O production under high nitrate conditions, notably by enhancing l-arginine metabolism which facilitates the synthesis of nitric oxide via nitric oxide synthases, while also promoting the reduction of N 2 O by enzymatic processes to N 2 under optimal availability. The net effect depends on environmental co-factors like pH, temperature, and oxygen levels. Given increasing anthropogenic inputs from agricultural runoff, potassium must be integrated as a key predictive variable in nitrogen cycle models. This review offers a comprehensive mechanistic perspective of potassium’s role in microbial nitrogen cycling and its implications for GHG emissions, positioning it as a novel tool in the nexus of achieving climate and water quality goals.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».