Correlation abundance networks for analyzing biological interactions during cyanobacterial blooms

• Autores: Alvarez Dalinger, Florencia Soledad; Borja, Claudia Nidia; Moraña, Liliana Beatriz; Lozano, Verónica Laura
• Año de publicación: 2024
• Idioma: inglés
• Tipo de recurso: artículo
• Materia: RESERVOIR; PHYTOPLANKTON; ARGENTINA; ECOLOGY
• Institución: Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas

Introducción: Las proliferaciones de cianobacterias están volviéndose cada vez más comunes, y comprender su dinámica puede ser crucial para proponer estrategias de gestión adecuadas. Si bien se han estudiado ampliamente los parámetros físicos y químicos que influyen en las proliferaciones, se ha prestado menos atención a la susceptibilidad de las comunidades biológicas. Objetivo: Analizar las redes de abundancia de fitoplancton durante las proliferaciones de cianobacterias a diferentes niveles de intensidad y cómo las mismas interactúan y/o afectan a la comunidad de fitoplancton. Métodos: Se realizaron 22 muestreos en el embalse El Limón ubicado en el norte de Argentina, conocido por las proliferaciones recurrentes de cianobacterias. Cada muestreo se clasificó en cuatro niveles basados en la abundancia de cianobacterias (células/ml): Nivel 1 (10 000-30 000); Nivel 2 (30 000-50 000); Nivel 3 (50 000-100 000) y Nivel 4 (> 100 000). Para cada nivel, se construyeron redes de correlación de abundancias considerando todas las especies. Resultados: Se observó un patrón de disminución de correlaciones de abundancia estadísticamente significativas a medida que aumentaba la intensidad de las proliferaciones: 219 correlaciones en el nivel 1; 144 en el nivel 2; 80 en el nivel 3 y solo 33 en el nivel 4. Las cianobacterias que forman proliferaciones mostraron tener poca correlación con otras especies en todos los niveles, lo que podría estar asociado a cierta independencia con respecto a la comunidad. Un aumento en la intensidad de la proliferación parece desconectar la red de correlaciones de abundancia del fitoplancton. Conclusión: El análisis de las redes de correlaciones de abundancias debería ser una herramienta valiosa para comprender la dinámica y el desarrollo de las proliferaciones de cianobacterias, así como para identificar especies clave en este proceso.
Introduction: Blooms of cyanobacteria are becoming increasingly common, and understanding their dynamics can be crucial for proposing appropriate management strategies. While physical and chemical parameters influencing blooms have been widely studied, less attention has been paid to the susceptibility of biological communities.Objective: To analyze phytoplankton abundance networks during cyanobacterial blooms at different intensity levels and how they interact and/or affect the phytoplankton community.Methods: We used 22 samplings conducted in El Limón reservoir located in Northern Argentina, known for recurrent cyanobacterial blooms. Each sampling was classified into four levels based on cyanobacteria abundance (cells/ml): Level 1 (10 000-30 000); Level 2 (30 000-50 000); Level 3 (50 000-100 000); and Level 4 (> 100 000). For each level, abundance correlation networks were constructed considering all species. Results: A pattern of decreasing statistically significant abundance correlations was observed as bloom intensity increased: 219 correlations at Level 1; 144 at Level 2; 80 at Level 3, and only 33 at Level 4. Blooming cyanobacteria showed few correlations with other species at all levels, indicating a certain independence from the community. An increase in bloom intensity appears to disconnect the phytoplankton abundance correlation network. Conclusion: The analysis of abundance correlation networks should be a valuable tool for understanding the dynamics and development of cyanobacterial blooms, as well as identifying key species in this process.
Fil: Alvarez Dalinger, Florencia Soledad. Universidad Nacional de Salta; Argentina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; Argentina
Fil: Borja, Claudia Nidia. Universidad Nacional de Salta; Argentina
Fil: Moraña, Liliana Beatriz. Universidad Nacional de Salta; Argentina
Fil: Lozano, Verónica Laura. Universidad Nacional de Salta; Argentina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; Argentina