Two Wrongs Make a Right: High Salinity and Low Light Intensity Protects Polar Algae from Heat Stress
Notice bibliographique
Résumé
The world is dominated by cold environments that include the poles, the deep ocean, and alpine regions. Polar algae support the aquatic food chain and are increasingly threatened by climate change. With a changing climate, ice cover is decreasing with increased temperatures, leading to changes in light availability and salinity. Using two closely related but geographically distant algal species, Chlamydomonas priscuii and Chlamydomonas malina, we examined how the heat stress responses changed depending on their culturing conditions. C. malina was isolated from the Beauford Sea in the Canadian Arctic and C. priscuii is from the permanently ice-covered Lake Bonney, Antarctica. This work looks at two questions; (1) how cold adapted algae responds to changing conditions and subsequent heat stress, and (2) what contributes to stress resistance? We found that algae show robust growth across a wide spectrum of light and salinity but have the fastest growth rates at low salinity and high light intensities. These fast-growing algae are the most susceptible to heat stress indicating liability during climate change. High salinity grown algae were more resilient when challenged by heat stress in the terms of maintaining photosynthetic efficiency, attenuated ROS production, and delayed cell death. At high salinity C. priscuii produces high levels of glycerol which for the first time in green algae has been shown to contribute to thermotolerance. Overall, this work provides insight into the stress resilience of psychrophiles, something that is especially pertinent in our age of rapid climate change.
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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 | 0,002 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,005 |
| Communication savante | 0,004 | 0,009 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,007 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,002 |
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 ».