Low fractions of active bacteria in natural aquatic communities?
Notice bibliographique
Résumé
AME Aquatic Microbial Ecology Contact the journal Facebook Twitter RSS Mailing List Subscribe to our mailing list via Mailchimp HomeLatest VolumeAbout the JournalEditorsSpecials AME 31:203-208 (2003) - doi:10.3354/ame031203 Low fractions of active bacteria in natural aquatic communities? Erik M. Smith*, Paul A. del Giorgio Dépt des sciences biologiques, Université du Québec à Montréal, CP 8888, succursale Centre Ville, Montréal H3C 3P8, Canada *Email: smith.erik@uqam.ca ABSTRACT: The notion that a significant fraction of individual cells within natural bacterial assemblages is not actively engaged in cellular metabolism, although not a new idea, remains fairly contentious. Different approaches for probing the metabolic activity of individual cells often yield widely divergent estimates of the proportion of active cells, with some methods suggesting very low levels of individual cell activity. We comment on 2 aspects of the current discussions regarding cell-specific activity in natural bacterioplankton. First, the apparent perception that most aquatic bacteria must be active is not uniformly supported by the data. In a systematic survey of the microautoradiography literature, for example, only 4 out of 23 studies reported a mean proportion of active cells in natural communities that was greater than 50%, and the mean across all such studies was 30%. Second, we propose that the problem of describing bacterioplankton single-cell activity is best approached from the viewpoint that there is a nested hierarchy of physiological states within bacterial communities. The lack of agreement among various methods points to the large range of criteria possible for describing metabolic activity in bacteria. In this regard, the discrete, and over-simplistic, notion of 'active' versus 'inactive' is not particularly useful and should be replaced by a conceptual model in which there exists a continuum of possible single-cell activities. KEY WORDS: Bacteria · Cell-specific activity · Physiological diversity · Methodological approaches Full text in pdf format PreviousExport citation RSS - Facebook - Tweet - linkedIn Cited by Published in AME Vol. 31, No. 2. Online publication date: March 13, 2003 Print ISSN: 0948-3055; Online ISSN: 1616-1564 Copyright © 2003 Inter-Research.
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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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».