Arctic microbial and next-generation sequencing approach for bacteria in snow and frost flowers: selected identification, abundance and freezing nucleation
Notice bibliographique
Résumé
Abstract. During the spring of 2009, as part of the Ocean–Atmosphere–Sea Ice–Snowpack (OASIS) campaign in Barrow, Alaska, USA, we examined the identity, population diversity, freezing nucleation ability of the microbial communities of five different snow types and frost flowers. In addition to the culturing and gene-sequence-based identification approach, we utilized a state-of-the-art genomic next-generation sequencing (NGS) technique to examine the diversity of bacterial communities in Arctic samples. Known phyla or candidate divisions were detected (11–18) with the majority of sequences (12.3–83.1%) belonging to one of the five major phyla: Proteobacteria, Actinobacteria, Bacteroidetes, Firmicutes, and Cyanobacteria. The number of genera detected ranged from, 101–245. The highest number of cultivable bacteria was observed in frost flowers (FFs) and accumulated snow (AS) with 325 ± 35 and 314 ± 142 CFU m L−1, respectively; and for cultivable fungi 5 ± 1 CFU m L−1 in windpack (WP) and blowing snow (BS). Morphology/elemental composition and ice-nucleating abilities of the identified taxa were obtained using high resolution electron microscopy with energy-dispersive X-ray spectroscopy and ice nucleation cold-plate, respectively. Freezing point temperatures for bacterial isolates ranged from −20.3 ± 1.5 to −15.7 ± 5.6 °C, and for melted snow samples from −9.5 ± 1.0 to −18.4 ± 0.1 °C. An isolate belonging to the genus Bacillus (96% similarity) had ice nucleation activity of −6.8 ± 0.2 °C. Comparison with Montreal urban snow, revealed that a seemingly diverse community of bacteria exists in the Arctic with some taxa possibly originating from distinct ecological environments. We discuss the potential impact of snow microorganisms in the freezing and melting process of the snowpack in the Arctic.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| 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 tête enseignante, 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 ».