The structure of bacterial communities in the western Arctic Ocean as revealed by pyrosequencing of 16S rRNA genes
Notice bibliographique
Résumé
Bacterial communities in the surface layer of the oceans consist of a few abundant phylotypes and many rare ones, most with unknown ecological functions and unclear roles in biogeochemical processes. To test hypotheses about relationships between abundant and rare phylotypes, we examined bacterial communities in the western Arctic Ocean using pyrosequence data of the V6 region of the 16S rRNA gene. Samples were collected from various locations in the Chukchi Sea, the Beaufort Sea and Franklin Bay in summer and winter. We found that bacterial communities differed between summer and winter at a few locations, but overall there was no significant difference between the two seasons in spite of large differences in biogeochemical properties. The sequence data suggested that abundant phylotypes remained abundant while rare phylotypes remained rare between the two seasons and among the Arctic regions examined here, arguing against the 'seed bank' hypothesis. Phylotype richness was calculated for various bacterial groups defined by sequence similarity or by phylogeny (phyla and proteobacterial classes). Abundant bacterial groups had higher within-group diversity than rare groups, suggesting that the ecological success of a bacterial lineage depends on diversity rather than on the dominance of a few phylotypes. In these Arctic waters, in spite of dramatic variation in several biogeochemical properties, bacterial community structure was remarkably stable over time and among regions, and any variation was due to the abundant phylotypes rather than rare ones.
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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 | 0,003 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».