Considerations in the use of fluorescence in situ hybridization (FISH) and confocal laser scanning microscopy to characterize rumen methanogens and define their spatial distributions
Notice bibliographique
Résumé
In this study, methanogen-specific coenzyme F420 autofluorescence and confocal laser scanning microscopy were used to identify rumen methanogens and define their spatial distribution in free-living, biofilm-, and protozoa-associated microenvironments. Fluorescence in situ hybridization (FISH) with temperature-controlled hybridization was used in an attempt to describe methanogen diversity. A heat pretreatment (65 °C, 1 h) was found to be a noninvasive method to increase probe access to methanogen RNA targets. Despite efforts to optimize FISH, 16S rRNA methanogen-specific probes, including Arch915, bound to some cells that lacked F420, possibly identifying uncharacterized Methanomassiliicoccales or reflecting nonspecific binding to other members of the rumen bacterial community. A probe targeting RNA from the methanogenesis-specific methyl coenzyme M reductase (mcr) gene was shown to detect cultured Methanosarcina cells with signal intensities comparable to those of 16S rRNA probes. However, the probe failed to hybridize with the majority of F420-emitting rumen methanogens, possibly because of differences in cell wall permeability among methanogen species. Methanogens were shown to integrate into microbial biofilms and to exist as ecto- and endosymbionts with rumen protozoa. Characterizing rumen methanogens and defining their spatial distribution may provide insight into mitigation strategies for ruminal methanogenesis.
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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 | 0,046 | 0,025 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,005 |
| Communication savante | 0,004 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,006 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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 ».