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Enregistrement W1894534423 · doi:10.1139/cjm-2015-0129

Vertical distribution of Fe and Fe(III)-reducing bacteria in the sediments of Lake Donghu, China

2015· article· en· W1894534423 sur OpenAlexvenueno aff
Cuicui Tian, Chunbo Wang, Yingying Tian, Xingqiang Wu, Bangding Xiao

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Microbiology · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineChemistry
ThématiqueRadioactive element chemistry and processing
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesMajor Science and Technology Program for Water Pollution Control and TreatmentFondazione Europea Ricerca BiomedicaNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésGeobacterBiogeochemical cycleEnvironmental chemistrySedimentPhosphorusIron bacteriaAnoxic watersCyclingBacteriaChemistryGeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In lake sediments, iron (Fe) is the most versatile element, and the redox cycling of Fe has a wide influence on the biogeochemical cycling of organic and inorganic substances. The aim of the present study was to analyze the vertical distribution of Fe and Fe(III)-reducing bacteria (FeRB) in the surface sediment (30 cm) of Lake Donghu, China. At the 3 sites we surveyed, FeRB and Fe(II)-oxidizing bacteria (FeOB) coexisted in anoxic sediments. Geobacter-related FeRB accounted for 5%-31% of the total Bacteria, while Gallionella-related FeOB accounted for only 0.1%-1.3%. A significant correlation between the relative abundance of poorly crystalline Fe and Geobacter spp. suggested that poorly crystalline Fe favored microbial Fe(III) reduction. Poorly crystalline Fe and Geobacter spp. were significantly associated with solid-phase Fe(II) and total inorganic phosphorus levels. Pore water Fe(II) concentrations negatively correlated with NO3(-) at all sites. We concluded that Geobacter spp. were abundant in the sediments of Lake Donghu, and the redox of Fe might participate in the cycling of nitrogen and phosphorus in sediments. These observations provided insight into the roles of microbial Fe cycling in lake sediments.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,255

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,014
Tête enseignante GPT0,232
Écart entre enseignants0,219 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations12
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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