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Enregistrement W2103501127 · doi:10.1111/1462-2920.13063

Heterotrophic bacteria from an extremely phosphate‐poor lake have conditionally reduced phosphorus demand and utilize diverse sources of phosphorus

2015· article· en· W2103501127 sur OpenAlexaff
Mengyin Yao, Felix J. Elling, CarriAyne Jones, Sulung Nomosatryo, Christopher P. Long, Sean A. Crowe, Maciek R. Antoniewicz, Kai‐Uwe Hinrichs, Julia A. Maresca

Notice bibliographique

RevueEnvironmental Microbiology · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueMicrobial Community Ecology and Physiology
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesLembaga Ilmu Pengetahuan IndonesiaDanmarks GrundforskningsfondNational Institute of General Medical SciencesGottfried Wilhelm Leibniz Universität HannoverDeutsche ForschungsgemeinschaftUniversity of Delaware
Mots-clésHeterotrophPhosphorusBiologyPhosphateActinobacteriaNutrientBacteriaEcologyBotanyBiochemistryChemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Heterotrophic Proteobacteria and Actinobacteria were isolated from Lake Matano, Indonesia, a stratified, ferruginous (iron-rich), ultra-oligotrophic lake with phosphate concentrations below 50 nM. Here, we describe the growth of eight strains of heterotrophic bacteria on a variety of soluble and insoluble sources of phosphorus. When transferred to medium without added phosphorus (P), the isolates grow slowly, their RNA content falls to as low as 1% of cellular dry weight, and 86-100% of the membrane lipids are replaced with amino- or glycolipids. Similar changes in lipid composition have been observed in marine photoautotrophs and soil heterotrophs, and similar flexibility in phosphorus sources has been demonstrated in marine and soil-dwelling heterotrophs. Our results demonstrate that heterotrophs isolated from this unusual environment alter their macromolecular composition, which allows the organisms to grow efficiently even in their extremely phosphorus-limited environment.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,514
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,002
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0110,000

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.

Tête enseignante Opus0,018
Tête enseignante GPT0,222
Écart entre enseignants0,204 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations35
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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