Unexpectedly High Bacterial Diversity in Arctic Tundra Relative to Boreal Forest Soils, Revealed by Serial Analysis of Ribosomal Sequence Tags
Notice bibliographique
Résumé
Arctic tundra and boreal forest soils have globally relevant functions that affect atmospheric chemistry and climate, yet the bacterial composition and diversity of these soils have received little study. Serial analysis of ribosomal sequence tags (SARST) and denaturing gradient gel electrophoresis (DGGE) were used to compare composite soil samples taken from boreal and arctic biomes. This study comprises an extensive comparison of geographically distant soil bacterial communities, involving the analysis of 12,850 ribosomal sequence tags from six composite soil samples. Bacterial diversity estimates were greater for undisturbed arctic tundra soil samples than for boreal forest soil samples, with the highest diversity associated with a sample from an extreme northern location (82(o)N). The lowest diversity estimate was obtained from an arctic soil sample that was disturbed by compaction and sampled from a greater depth. Since samples from the two biomes did not form distinct clusters on the basis of SARST data and DGGE fingerprints, factors other than latitude likely influenced the phylogenetic compositions of these communities. The high number of ribosomal sequences analyzed enabled the identification of possible cosmopolitan and endemic bacterial distributions in particular soils.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».