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Enregistrement W2122386922 · doi:10.1139/w2012-010

Prospecting for ice association: characterization of freeze–thaw selected enrichment cultures from latitudinally distant soils

2012· article· en· W2122386922 sur OpenAlexaffvenueabout
Sandra L. Wilson, Paul Grogan, Virginia K. Walker

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Microbiology · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueClimate change and permafrost
Établissements canadiensQueen's University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMetagenomicsBiology16S ribosomal RNAEcologyMicrobial population biologySoil waterProspectingSoil microbiologyMicrocosmBacteriaGeneGeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Freeze-thaw stress has previously been shown to alter soil community structure and function. We sought to further investigate this stress on enriched microbial consortia with the aim of identifying microbes with ice-associating adaptations that facilitate survival. Enrichments were established to obtain culturable psychrotolerant microbes from soil samples from the latitudinal extremes of the Canadian Shield plateau. The resulting consortia were subjected to consecutive freeze-thaw cycles, and survivors were putatively identified by their 16S rRNA gene sequences. Even though the northerly site was exposed to longer, colder winters and large spring-time temperature fluctuations, the selective regime similarly affected both enriched consortia. Quantitative PCR and metagenomic sequencing were used to determine the frequency of a subset of the resistant microbes in the original enrichments. The metagenomes showed 22 initial genera, only 6 survived and these were not dominant prior to selection. When survivors were assayed for ice recrystallization inhibition and ice nucleation activities, over 60% had at least one of these properties. These phenotypes were not more prevalent in the northern enrichment, indicating that regarding these adaptations, the enrichment strategy yielded seemingly functionally similar consortia from each site.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,020
Score d'incertitude au seuil0,041

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 GPT0,221
Écart entre enseignants0,202 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations23
Publié2012
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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