Unique archaeal assemblages in the Arctic Ocean unveiled by massively parallel tag sequencing
Notice bibliographique
Résumé
The Arctic Ocean plays a critical role in controlling nutrient budgets between the Pacific and Atlantic Ocean. Archaea are key players in the nitrogen cycle and in cycling nutrients, but their community composition has been little studied in the Arctic Ocean. Here, we characterize archaeal assemblages from surface and deep Arctic water masses using massively parallel tag sequencing of the V6 region of the 16S rRNA gene. This approach gave a very high coverage of the natural communities, allowing a precise description of archaeal assemblages. This first taxonomic description of archaeal communities by tag sequencing reported so far shows that it is possible to assign an identity below phylum level to most (95%) of the archaeal V6 tags, and shows that tag sequencing is a powerful tool for resolving the diversity and distribution of specific microbes in the environment. Marine group I Crenarchaeota was overall the most abundant group in the Arctic Ocean and comprised between 27% and 63% of all tags. Group III Euryarchaeota were more abundant in deep-water masses and represented the largest archaeal group in the deep Atlantic layer of the central Arctic Ocean. Coastal surface waters, in turn, harbored more group II Euryarchaeota. Moreover, group II sequences that dominated surface waters were different from the group II sequences detected in deep waters, suggesting functional differences in closely related groups. Our results unveiled for the first time an archaeal community dominated by group III Euryarchaeota and show biogeographical traits for marine Arctic Archaea.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».