The distribution and predictors of cyanobacteria and their toxins across a wide range of Canadian lakes

Au cours des dernières décennies, l’augmentation de la fréquence et magnitude des efflorescences a été documentée dans plusieurs lacs mondiaux, ce qui a galvanisé les efforts visant à identifier les facteurs qui promouvaient la biomasse des cyanobactéries et de leur structure communautaire. Malgré l’attention aux cyanobactéries comme mesure cible de la qualité de l’eau, il n’y a pas eu de programme d’échantillonnage systématique ou d’examen complémentaire des facteurs influençant l’abondance des cyanobactéries et de leurs toxines dans les lacs à l’échelle nationale au Canada. Ma thèse de doctorat utilise un programme d’échantillonnage de lacs à grande échelle avec des centaines de lacs pour fournir un portrait global des dynamiques contemporaine des cyanobactéries à travers le Canada. Spécifiquement, elle vise à (1) quantifier les modèles spatiaux de la biomasse des cyanobactéries et à identifier leurs prédicteurs; (2) évaluer la congruence entre les méthodes traditionnelles et modernes pour générer la composition des communautés; et (3) quantifier l’abondance des cyanotoxines (microcystines) et leurs prédicteurs. Dans mon premier chapitre, j’ai démontré que la biomasse des cyanobactéries était significativement plus élevée dans le centre du Canada. J’ai démontré que malgré la prise en compte d’une gamme exhaustive de variables, les résultats corroborent avec les études antérieures identifiant les nutriments, en particulier le phosphore, comme le meilleur prédicteur de la biomasse et de la composition des communautés de cyanobactéries. Dans ce chapitre, j’ai également été en mesure d’éclairer sur une composante souvent négligée des modèles de prédiction des cyanobactéries: les variables biotiques. Plus précisément, j’ai constaté que la biomasse des daphnies et des copépodes était positivement liée à la biomasse des cyanobactéries, ce qui pourrait être dû à une variété de facteurs, notamment la libération de la prédation de zooplancton, les sources de nourriture alternatives pour le zooplancton et/ou les adaptations évolutives. Dans l’ensemble, étant donné qu’une grande matrice de prédicteurs potentiels a été prise en compte et que les meilleurs modèles ont expliqué ~50% de la variation des cyanobactéries, je pense que nous avons potentiellement maximisé le pouvoir prédictif dans l’analyse des échantillons ponctuels sur les cyanobactéries morphologiquement identifiées. Dans mon deuxième chapitre, j’ai mené une analyse comparative en utilisant deux méthodes différentes d’assignation taxonomique des communautés de cyanobactéries: la microscopie optique traditionnelle et le métabarcodage de l’ADN. En utilisant un ensemble de données sur 370 lacs, j’ai quantifié la congruence entre les communautés de cyanobactéries générées par chaque méthode taxonomique et l’accord modéré mais significatif entre les méthodes. Les deux méthodes étaient plus congruentes dans le sous-ensemble des lacs riches en nutriments, et à des niveaux plus grossiers d’assignation taxonomique. Dans l’ensemble, nous avons démontré que la microscopie et le métabarcodage de l’ADN ne donnent pas nécessairement des communautés de cyanobactéries identiques mais fournissent des informations complémentaires. Enfin, dans mon troisième chapitre, j’ai étudié la concentration, la distribution et les prédicteurs des microcystines totales et caractérisé les profils de leurs congénères spécifiques dans les lacs canadiens. Les concentrations de microcystines étaient généralement faibles par rapport aux directives réglementaires, mais plus élevées dans les lacs des Prairies et des Plaines boréales. L’une des principales conclusions de ce chapitre est qu’une variété de congénères de microcystines moins courante étaient présente dans les lacs canadiens, mais que les deux plus abondants étaient MC-LR et MC-LA. En général, l’abondance relative des congénères n’était que modérément corrélée aux variables environnementales, ce qui suggère que d’autres facteurs régulent leur production

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.