Aggressive nitrogen assimilation during exponential growth in <i>Chlamydomonas reinhardtii</i>
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Bioavailable nitrogen (N) is a key limiting factor for global biomass production. In dynamic environments, organisms must employ effective nitrogen use strategies (NUS) to capitalize on episodic N availability. The recent discovery of intracellular guanine crystals in diverse algal species has prompted questions about their roles in NUS. To investigate NUS in Chlamydomonas reinhardtii , a model photosynthetic eukaryote, we compared N-to-biomass conversion rate of mixotrophic batch cultures fed with three common N sources, ammonium, nitrate, and urea. Saturating growth was achieved at 4 mM ammonium, 4 mM nitrate, and 2 mM urea, indicating comparable molar N utilization efficiency. Residual N measurements revealed that approximately 1.2 unit of optical density (O.D. at 680 nm) biomass was produced per mM N under sub-saturating conditions, while biomass accumulation per N decreased at above-saturating conditions. To estimate N storage capacity, we tracked N uptake kinetics in high-density culture following an N pulse, showing rapid assimilation of 3~6 mM N per O.D. biomass. N source-specific transcriptome revealed N source-specific regulation of assimilation pathways and transporter genes in support of effective NUS in C. reinhardtii . These findings support a model in which C. reinhardtii can rapidly acquire and store N during exponential growth, enabling sustained growth and metabolism during periods of N scarcity. Observed variation in N storage capacity across growth stages and N conditions predicts the regulatory mechanisms governing N partitioning and storage. This study highlights flexible NUS in microalgae, offering insights for improving N assimilation capacity and resilience in agricultural and aquacultural crops.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 ».