Bacterial community composition in marine bioaerosols
Notice bibliographique
Résumé
Dynamics and impact of marine bioaerosols are still poorly understood. The sojourn time of airborne microorganisms can last to several days, so even transcontinental transport is likely to occur. Only little is known about bacterial communities of marine bioaerosol in terms of diversity community composition. Few recent studies showed that bioaerosols often exhibited a similar bacterial community as the subjacent ecosystems. We combined two different sampling strategies in our recent investigation. In order to elucidate the spatial variation, 36 samples were gathered during a ship cruise from the North Sea to the Baltic Sea in August 2011 using an impingement sampler (XMX/2L-MIL, Dycor, Canada). Furthermore, a one year survey is conducted to investigate temporal variation of bioaerosols at the offshore island Helgoland (German Bight, North Sea). The s amples were analysed with culture independent molecular methods. Quantification was carried out using q-PCR and C-FLAPS analysis. The community structure was analysed with ARISA-fingerprints. Phylogenetic analysis was performed via 454 16S tag-sequencing. \n \nFirst results showed high variation in spatial distributions, concerning the concentration of airborne bacteria, ranging from 10² to 105 cells per m-³. This is probably explained by the origin of sampled air parcels, correlated to the calculated backward trajectories, which also showed high variation. These results will be integrated within the context of the 454 sequencing data. Furthermore, results of the temporal aspect will be shown for the first time.
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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 | 0,001 | 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) | 0,000 | 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 ».