Metagenomic Analysis of Stress Genes in Microbial Mat Communities from Antarctica and the High Arctic
Notice bibliographique
Résumé
Polar and alpine microbial communities experience a variety of environmental stresses, including perennial cold and freezing; however, knowledge of genomic responses to such conditions is still rudimentary. We analyzed the metagenomes of cyanobacterial mats from Arctic and Antarctic ice shelves, using high-throughput pyrosequencing to test the hypotheses that consortia from these extreme polar habitats were similar in terms of major phyla and subphyla and consequently in their potential responses to environmental stresses. Statistical comparisons of the protein-coding genes showed similarities between the mats from the two poles, with the majority of genes derived from Proteobacteria and Cyanobacteria; however, the relative proportions differed, with cyanobacterial genes more prevalent in the Antarctic mat metagenome. Other differences included a higher representation of Actinobacteria and Alphaproteobacteria in the Arctic metagenomes, which may reflect the greater access to diasporas from both adjacent ice-free lands and the open ocean. Genes coding for functional responses to environmental stress (exopolysaccharides, cold shock proteins, and membrane modifications) were found in all of the metagenomes. However, in keeping with the greater exposure of the Arctic to long-range pollutants, sequences assigned to copper homeostasis genes were statistically (30%) more abundant in the Arctic samples. In contrast, more reads matching the sigma B genes were identified in the Antarctic mat, likely reflecting the more severe osmotic stress during freeze-up of the Antarctic ponds. This study underscores the presence of diverse mechanisms of adaptation to cold and other stresses in polar mats, consistent with the proportional representation of major bacterial groups.
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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 | 0,000 | 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 | 0,003 |
| Communication savante | 0,000 | 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) | 0,004 | 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 tête enseignante, 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 ».