Microbial Community Structure in Lake and Wetland Sediments from a High Arctic Polar Desert Revealed by Targeted Transcriptomics
Notice bibliographique
Résumé
While microbial communities play a key role in the geochemical cycling of nutrients and contaminants in anaerobic freshwater sediments, their structure and activity in polar desert ecosystems are still poorly understood, both across heterogeneous freshwater environments such as lakes and wetlands, and across sediment depths. To address this question, we performed targeted environmental transcriptomics analyses and characterized microbial diversity across three depths from sediment cores collected in a lake and a wetland, located on Cornwallis Island, NU, Canada. Microbial communities were characterized based on 16S rRNA and two functional gene transcripts: mcrA, involved in archaeal methane cycling and glnA, a bacterial housekeeping gene implicated in nitrogen metabolism. We show that methane cycling and overall bacterial metabolic activity are the highest at the surface of lake sediments but deeper within wetland sediments. Bacterial communities are highly diverse and structured as a function of both environment and depth, being more diverse in the wetland and near the surface. Archaea are mostly methanogens, structured by environment and more diverse in the wetland. McrA transcript analyses show that active methane cycling in the lake and wetland corresponds to distinct communities with a higher potential for methane cycling in the wetland. Methanosarcina spp., Methanosaeta spp. and a group of uncultured Archaea are the dominant methanogens in the wetland while Methanoregula spp. predominate in the lake.
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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 | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 ».