Next-Generation Sequencing of Microbial Communities in the Athabasca River and Its Tributaries in Relation to Oil Sands Mining Activities
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 Athabasca oil sands deposit is the largest reservoir of crude bitumen in the world. Recently, the soaring demand for oil and the availability of modern bitumen extraction technology have heightened exploitation of this reservoir and the potential unintended consequences of pollution in the Athabasca River. The main objective of the present study was to evaluate the potential impacts of oil sands mining on neighboring aquatic microbial community structure. Microbial communities were sampled from sediments in the Athabasca River and its tributaries as well as in oil sands tailings ponds. Bacterial and archaeal 16S rRNA genes were amplified and sequenced using next-generation sequencing technology (454 and Ion Torrent). Sediments were also analyzed for a variety of chemical and physical characteristics. Microbial communities in the fine tailings of the tailings ponds were strikingly distinct from those in the Athabasca River and tributary sediments. Microbial communities in sediments taken close to tailings ponds were more similar to those in the fine tailings of the tailings ponds than to the ones from sediments further away. Additionally, bacterial diversity was significantly lower in tailings pond sediments. Several taxonomic groups of Bacteria and Archaea showed significant correlations with the concentrations of different contaminants, highlighting their potential as bioindicators. We also extensively validated Ion Torrent sequencing in the context of environmental studies by comparing Ion Torrent and 454 data sets and by analyzing control samples.
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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 | 0,000 | 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 découle