The transition from freshwater to marine iron‐oxidizing bacterial lineages along a salinity gradient on the <scp>S</scp> heepscot <scp>R</scp> iver, <scp>M</scp> aine, <scp>USA</scp>
Notice bibliographique
Résumé
Oxygen-dependent, neutrophilic iron-oxidizing bacteria (FeOB) are important drivers of iron transformations in marine and freshwater environments. Despite remarkable similarities in physiology and morphotype, known freshwater and marine FeOB are clustered in different classes of Proteobacteria; freshwater FeOB in the Betaproteobacteria and marine FeOB in the Zetaproteobacteria. To determine effects of salinity on these microbes, we examined the mineral biosignatures and molecular ecology of bacteria in FeOB mats collected along an estuarine salinity gradient. Light microscopy and scanning electron microscopy analyses showed the presence of iron oxide stalk and sheath structures in both freshwater and saline iron mats. Results of tagged pyrosequencing, quantitative PCR and fluorescent in situ hybridization, all based on the small subunit rRNA gene, confirmed Zetaproteobacteria were not present in freshwater mats, but were in saline mats at salinities down to 5‰. Among the Betaproteobacteria, Leptothrix spp. were only found in the freshwater mat. Gallionella spp. were limited to freshwater and low salinity mats (< 5‰). Sideroxydans sp. were salt tolerant; however, their relative abundance decreased with increasing salinity. These results suggest salinity is important in shaping the population biology of iron mat communities, and some coexistence between marine and freshwater populations occurs in brackish waters.
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 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 | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 ».