Biogeography of Heterotrophic Flagellate Populations Indicates the Presence of Generalist and Specialist Taxa in the Arctic Ocean
Notice bibliographique
Résumé
Heterotrophic marine flagellates (HF) are ubiquitous in the world's oceans and represented in nearly all branches of the domain Eukaryota. However, the factors determining distributions of major taxonomic groups are poorly known. The Arctic Ocean is a good model environment for examining the distribution of functionally similar but phylogenetically diverse HF because the physical oceanography and annual ice cycles result in distinct environments that could select for microbial communities or favor specific taxa. We reanalyzed new and previously published high-throughput sequencing data from multiple studies in the Arctic Ocean to identify broad patterns in the distribution of individual taxa. HF accounted for fewer than 2% to over one-half of the reads from the water column and for up to 60% of reads from ice, which was dominated by Cryothecomonas. In the water column, many HF phylotypes belonging to Telonemia and Picozoa, uncultured marine stramenopiles (MAST), and choanoflagellates were geographically widely distributed. However, for two groups in particular, Telonemia and Cryothecomonas, some species level taxa showed more restricted distributions. For example, several phylotypes of Telonemia favored open waters with lower nutrients such as the Canada Basin and offshore of the Mackenzie Shelf. In summary, we found that while some Arctic HF were successful over a range of conditions, others could be specialists that occur under particular conditions. We conclude that tracking species level diversity in HF not only is feasible but also provides a potential tool for understanding the responses of marine microbial ecosystems to rapidly changing ice regimes.
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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 | 0,001 |
| 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 ».