Periphyton microbial communities of artificial streams impacted similarly by distinct phosphorus enrichment patterns
Notice bibliographique
Résumé
Phosphorus (P) enrichment of stream water influences the diversity and composition of periphyton assemblages. However, P enrichment can vary temporally with the source of P and there is limited knowledge of the relative impacts of different enrichment patterns on periphyton communities. To address this knowledge gap, we conducted a 25-day mesocosm experiment using nine artificial streams exposed to three P enrichment loading patterns: unenriched, continuously enriched, or event enriched. Periphyton samples were collected from each stream at six time points during the experiment and high throughput sequencing of 16S and 18S rRNA genes was performed to characterize prokaryotic and eukaryotic microbial assemblages. Microbial community compositions of stream periphyton were similar by the end of the experiment for continuously and event enriched streams, and both treatments differed from end point microbial community profiles of unenriched mesocosms. This similarity among periphyton samples from enriched stream mesocosms was primarily due to the shared dominance of green algae (Desmodesmus) and Proteobacteria (Comamonadaceae) for eukaryotic and prokaryotic assemblages, respectively. Richness of both microbial assemblages declined with enrichment, regardless of loading pattern. In contrast, evenness only differed among eukaryotic assemblages, with lower evenness in the enriched streams compared to the unenriched. Overall, our data demonstrate that the amount of P enrichment, rather than pattern of enrichment, regulates periphyton microbial community composition. Management of P enrichment may thus benefit from targeting the most efficient way to reduce P loads regardless of source.
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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 | 0,000 |
| 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 ».