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Enregistrement W4415354509 · doi:10.1101/2025.10.19.683324

Inter-strain diversity among coastal picocyanobacteria across salinity gradients

2025· preprint· W4415354509 sur OpenAlexaff
Maximilian Berthold, Naaman M. Omar, Alyson MacCormack, Mireille Savoie, Martin Hagemann, Douglas A. Campbell

Notice bibliographique

RevuebioRxiv (Cold Spring Harbor Laboratory) · 2025
Typepreprint
Langue
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueMicrobial Community Ecology and Physiology
Établissements canadiensMount Allison UniversityUniversity of FrederictonUniversity of New Brunswick
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSalinityBrackish waterPhytoplanktonTurgor pressureCyanobacteriaGrowth rateHabitatRange (aeronautics)Benthic zone

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Strains of the picocyanobacteria genera Synechococcus and Cyanobium occur in cold-temperate zones from coastal waters to the open ocean, spanning a range of salinities and water depths. To thrive across different salinities, picocyanobacteria strains acclimate internal turgor by expending metabolic energy to accumulate compatible solutes and extrude inorganic ions. We grew five picocyanobacterial strains, derived from a range of source habitat salinities, under a matrix of light and salinity levels. Although Chl is a general proxy for phytoplankton biomass, Chl/cell is itself a key component of acclimation. Indeed, for all strains, except the brackish water CZS48M, the conditions supporting the highest Biovolume-specific growth rates shifted upwards towards higher salinities and PAR, compared to conditions for maximum Chl-specific growth. Therefore, the apparent optimal niche for a strain varies depending upon the metric used to track growth. Strains CZS48M and CZS25K derived from brackish lagoons of the Baltic Sea may be true ‘brackobionts’, with maximal growth at brackish salinities and high PAR, coinciding with their maximal metabolic capacities. CZS48M and CZS25K both also show high metabolism under higher salinity and low PAR, suggesting a situation of rapid metabolism, but lower achieved growth, under stress at the edges of their environmental tolerance ranges. Conversely, NIES981 (full marine, East China Sea) shows rapid metabolism under high, but also under low, salinities. The preferred salinity of each strain is consistent with its genome-encoded capabilities to synthesize different compatible solutes. In general, across strains, maximal metabolic rate is often offset from growth rate optima, showing conversion of metabolic electrons to biomass varies widely depending upon strain and condition, likely partly reflecting the costs of turgor regulation at the limits of salinity tolerance.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,003

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,015
Tête enseignante GPT0,229
Écart entre enseignants0,214 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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