Evidence that viral abundance across oceans and lakes is driven by different biological factors
Notice bibliographique
Résumé
Summary 1. Samples from 16 lakes in central (n = 145) and western (n = 12) North America, the coastal northeast Pacific (n = 302) and the western Canadian Arctic Oceans (n = 142) were collected and analysed for viral, bacterial and cyanobacterial abundances and chlorophyll‐a concentration. 2. Viral abundance was significantly different among the environments. It was highest in the coastal Pacific Ocean and lowest in the coastal Arctic Ocean. The abundances of bacteria and cyanobacteria as well as chlorophyll‐a concentrations also differed significantly among the environments, with both bacterial abundance and chlorophyll‐a concentration highest in lakes. As a consequence, the association of these variables with viral abundance varied among the environments. 3. Discriminant analyses with the abundance data indicated that the marine and freshwater environments were predictably different from each other. Multiple‐regression analysis included bacterial and cyanobacterial abundances, and chlorophyll‐a concentration as significant variables in explaining viral abundance in lakes. In regression models for the coastal Pacific Ocean, bacterial and cyanobacterial abundances were significant variables, and for the coastal Arctic Ocean viral abundance was predicted by bacterial abundance and chlorophyll‐a concentration. 4. The relationship of viral and bacterial abundance differed between the investigated freshwater and marine environments, probably because of differences in viral production and loss rates. However, freshwaters had fewer viruses compared to bacteria, despite previously documented higher burst sizes and frequencies of infected cells, suggesting that loss rates may be more important in lakes. 5. Together, these findings suggest that there are different drivers of viral abundance in different aquatic environments, including lakes and oceans.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».