Pole-to-pole biogeography of surface and deep marine bacterial communities
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
The Antarctic and Arctic regions offer a unique opportunity to test factors shaping biogeography of marine microbial communities because these regions are geographically far apart, yet share similar selection pressures. Here, we report a comprehensive comparison of bacterioplankton diversity between polar oceans, using standardized methods for pyrosequencing the V6 region of the small subunit ribosomal (SSU) rRNA gene. Bacterial communities from lower latitude oceans were included, providing a global perspective. A clear difference between Southern and Arctic Ocean surface communities was evident, with 78% of operational taxonomic units (OTUs) unique to the Southern Ocean and 70% unique to the Arctic Ocean. Although polar ocean bacterial communities were more similar to each other than to lower latitude pelagic communities, analyses of depths, seasons, and coastal vs. open waters, the Southern and Arctic Ocean bacterioplankton communities consistently clustered separately from each other. Coastal surface Southern and Arctic Ocean communities were more dissimilar from their respective open ocean communities. In contrast, deep ocean communities differed less between poles and lower latitude deep waters and displayed different diversity patterns compared with the surface. In addition, estimated diversity (Chao1) for surface and deep communities did not correlate significantly with latitude or temperature. Our results suggest differences in environmental conditions at the poles and different selection mechanisms controlling surface and deep ocean community structure and diversity. Surface bacterioplankton may be subjected to more short-term, variable conditions, whereas deep communities appear to be structured by longer water-mass residence time and connectivity through ocean circulation.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,002 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 découle