Distantly sampled soils carry few species in common
Notice bibliographique
Résumé
The bacterial phylogenetic structure of soils from four distinctly different sites in South and North America was analyzed. One hundred and thirty-nine thousand sequences of the V9 region of the small subunit of the bacterial ribosomal RNA gene generated for a previous study were used for this work. Whereas the previous work estimated levels of species richness, this study details the degree of bacterial community overlap between the four soils. Sequences from the four soils were classified and grouped into different phyla and then assigned to operational taxonomic units (OTUs) as defined by 97 or 100% sequence similarity. Pairwise Jaccard and theta similarity indices averaged over all phyla equalled 6 and 12% respectively at the 97% similarity level, and 15% for both at the 100% similarity level. At 100 and 97% sequence similarity, 1.5 and 4.1% of OTUs were found in all four soils respectively, and 87.9 and 74.4%, respectively were a unique particular soil. These analyses, based on the largest soil bacterial sequence retrieval to date, establish the high degree of community structure difference for randomly sampled dissimilar soils and support the idea that wide sampling is important for bioprospecting. The 10 most abundant cultured genera were determined in each soil. These 10 genera comprised a significant proportion of the reads obtained from each soil (31.3-37.4%). Chitinophaga was the most abundant or the second most abundant genus in all four soils with 7.5-13.8% of the total bacterial sequences in these soils. The striking result is that several culturable genera, whose roles in soil are virtually unknown, were found among these dominant sequences.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,000 | 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 | 0,000 |
| 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 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 ».