Correlation Abundance Networks for Analyzing Biological Interactions during Cyanobacterial Blooms

• Alvarez Dalinger, Florencia Soledad ^[1] ; Borja, Claudia ^[1] ; Moraña, Liliana ^[1] ; Lozano, Verónica Laura ^[2]
  1. [1] Universidad Nacional de Salta

     Universidad Nacional de Salta

     Argentina

     
  2. [2] CONICET, Argentina
• Localización: Revista de Biología Tropical, ISSN 0034-7744, Vol. 72, Nº. 1, 2024 (Ejemplar dedicado a: Revista de Biología Tropical (Rev. Biol. Trop.) RBT - January-December, 2024; e57126)
• Idioma: inglés
• Títulos paralelos:
  • Redes de Correlación de Abundancia para analizar interacciones biológicas durante proliferaciones de cianobacterias
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• Resumen
  • español

    Introducción: Las floraciones 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 floraciones, se ha prestado menos atención a la susceptibilidad de las comunidades biológicas. Objetivo: El propósito de este estudio fue analizar las redes de abundancia de fitoplancton durante las floraciones de cianobacterias a diferentes niveles de intensidad y cómo las mismas interactúan y/o afectan a la comunidad de fitoplancton. Métodos: Utilizamos 22 muestreos realizados en el embalse El Limón ubicado en el norte de Argentina, conocido por las floraciones recurrentes de cianobacterias. Cada muestreo se clasificó en cuatro niveles basados en la abundancia de cianobacterias (cells/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 floraciones: 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 formadoras de floraciones mostraron tener pocas correlaciones 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 floración 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 floraciones de cianobacterias, así como para identificar especies clave en este proceso.

  • English

    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: The purpose of this study was 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.