Relations entre la dynamique des communautés de cyanobactéries et la toxicité de l'eau dans le bassin versant de la rivière Yamaska
Bibliographic record
Abstract
La production de toxines telles que la microcystine (MC) est le principal problème de santé publique relié à la croissance excessive des cyanobactéries dans les lacs eutrophes. La toxicité résultante sera reliée à la dominance de genres potentiellement toxiques au sein de la communauté. Dans le cadre de cette étude, cinq lacs du bassin versant de la rivière Yamaska (Québec) ont été échantillonnés durant l'été 2007. Les cyanobactéries ont été caractérisées sur un gel contenant un gradient de dénaturant (DGGE) à la suite de l'amplification du gène 16S du ribosome. De plus, un dénombrement microscopique classique a été entrepris. Les toxines ont aussi été dosées de deux façons, soit une méthode immuno-enzymatique et une autre basée sur la chromatographie liquide. Les résultats confirment l'association des genres potentiellement toxiques à la concentration de MC, en particulier Anabaena. Ces corrélations sont meilleures lorsqu'entreprises à partir des données taxonomiques, avec un r2 aj. atteignant 0,64 (p<0,0001). Les données DGGE, moins adaptées à la détermination d'un modèle prédictif de MC, expliquent néanmoins une partie de la variation lorsque celle-ci est partitionnée dans une analyse de redondance. De plus, les analyses moléculaires étaient plus sensibles aux changements dans la communauté. La vitesse de changement telle que déterminée par DGGE était corrélée à celle déterminée par la taxonomie sur l'échantillon pris deux semaines plus tard (n=22, r2 adj. = 0.32, p=0.004). Ceci pourrait conférer au DGGE une valeur prédictive intéressante puisque la dynamique des communautés a montré une association entre stabilité et toxicité dans deux des cinq lacs. Cette stabilité, exprimée sous forme de taux de changement, est associée aux températures les plus élevées de la saison (r2 aj. = 0,21 pour le DGGE et 0,28 pour la taxonomie, p<0,005). \n______________________________________________________________________________ \nMOTS-CLÉS DE L’AUTEUR : cyanobactéries toxiques, succession saisonnière, Haute-Yamaska, Microcystis, DGGE
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.000 |
| Open science | 0.000 | 0.000 |
| Research integrity | 0.000 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.001 | 0.000 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".