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Enregistrement W6921031246 · doi:10.6084/m9.figshare.7444406.v1

Cyanobacteria reduce quagga mussel (Dreissena rostriformis bugensis) spawning and fertilization success

2018· article· en· W6921031246 sur OpenAlexfundno aff

Notice bibliographique

RevueHuman Biology · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueAquatic Invertebrate Ecology and Behavior
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Oceanic and Atmospheric AdministrationU.S. Geological SurveyEnvironment and Climate Change CanadaGrand Valley State University
Mots-clésCyanobacteriaHuman fertilizationGameteMusselPhytoplanktonAlgal bloomAlgae

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Quagga mussels (Dreissena rostriformis bugensis) are highly fecund broadcast spawners invasive to freshwaters of North America and western Europe. We hypothesized that environmental cues from phytoplankton can trigger gamete release in quagga mussels. Nutritious algae may stimulate dreissenid spawning, but less palatable food, such as bloom-forming cyanobacteria, could be a hindrance. The objective of our study was to test whether exposure to cyanobacteria can inhibit quagga mussel spawning and fertilization. We assessed spawning in the presence of serotonin, a known spawning inducer, where adult quagga mussels placed in individual vials were exposed to 13 cyanobacteria cultures and purified algal toxin (microcystin-LR) with artificial lake water as the control. Fertilization success was evaluated by combining eggs with sperm in conjunction with cyanobacteria, and enumerating zygote formation marked by cellular cleavage. Several cyanobacterial strains reduced spawning and fertilization success, but microcystin-LR had no effect. Fertilization was more sensitive to cyanobacteria than gamete release. Only 1 culture, Aphanizomenon flos-aquae, inhibited spawning, whereas 6 cultures consisting of Anabaena flos-aquae, Dolichospermum lemmermanii, Gloeotrichia echinulata, Lyngbya wollei, and 2 Microcystis aeruginosa isolates reduced fertilization rates by up to 44%. The effects of cyanobacteria on reproduction in invasive freshwater mussels in the wild have not yet been identified. However, our laboratory studies show that concentrations of cyanobacteria that are possible during bloom conditions probably limit reproduction. Reproductive consequences on wild populations may become more prevalent as cyanobacteria blooms occur earlier in the year, making overlap between blooms and mussel spawning more common. Describing the mechanism by which cyanobacteria inhibit spawning and fertilization could reveal novel control methods to limit reproduction of this invasive species.

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)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,011

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
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 Opus0,024
Tête enseignante GPT0,294
Écart entre enseignants0,270 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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