Land Use Intensity Controls Actinobacterial Community Structure
Notice bibliographique
Résumé
Actinobacteria are major producers of secondary metabolites; however, it is unclear how they are distributed in the environment. DNA was extracted from forest, pasture and cultivated soils, street sediments (dust and material in place), and sediments affected by animal activity (e.g. guano, vermicompost) and characterised with two actinobacterial and a bacterial-specific 16S rDNA primer set. Amplicons (140/156) generated with the two actinobacterial-specific and amplicons (471) generated with bacterial-specific primers were analysed. Amplicons from actinobacterial-specific primer were disproportionately actinomycetal from animal-affected (soil) samples and street sediments and either verrucomicrobial (i.e. non-actinobacterial) and from a novel non-actinomycetal actinobacterial group for soils. Actinobacterial amplified ribosomal DNA restriction analysis and terminal restriction fragment length polymorphism fingerprints clustered by land use, with cultivated soils clustering apart from uncultivated soils. Actinobacterial amplicons generated with eubacterial primers were overwhelmingly from (116/126) street sediments; acidobacterial amplicons from soils (74/75). In two street samples, >90% of clones were actinomycetal. Actinomycetes are selected in terrestrial soils and sediments by cultivation, urbanisation and animal activity.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,028 | 0,001 |
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 ».