Metagenomic profiling of Arctic microbial mat communities as nutrient scavenging and recycling systems
Notice bibliographique
Résumé
By way of metagenomics and high‐throughput pyrosequencing, we addressed the hypothesis that cyanobacterial mats in polar aquatic ecosystems maintain a nutrient‐rich microenvironment via decomposition and scavenging processes. Analysis of more than 592,554 genomic deoxyribonucleic acid (DNA) reads (total of 11.5 million base pairs) showed that the ribosomal and protein‐coding genes of two High Arctic ice‐shelf mat communities were dominated by Proteobacteria , not Cyanobacteria , which implies a broad range of bacterial decomposition and nutrient recycling processes in addition to phototrophy. Principal component analysis of genes for light‐, nitrogen‐, and phosphorus‐related processes provided evidence of partitioning of mat function among taxonomically different constituents of the mat consortia. Viruses were also present (notably Alpha ‐, Beta ‐, Gammaproteobacteria phages and cyanophages), which likely contribute to cellular lysis and recycling, as well as other Bacteria, Archaea, and microbial eukaryotes. Nitrogen‐related genes were dominated by ammoniumassimilation systems, implying that the microbial mats are sites of intense mineralization, but not N‐oxidation, since nitrification genes were absent. Nutrient scavenging systems were detected, including genes for transport proteins and enzymes for converting larger molecules into more readily assimilated inorganic forms (allantoin degradation, cyanate hydrolysis, exophosphatases, phosphonatases). Metagenomic profiling results underscore the rich diversity of microbial life even in extreme polar habitats, and the capability of mat consortia to retain and recycle nutrients in the benthic microenvironment.
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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 | 0,001 |
| 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 ».