Abundance and composition of denitrifiers in response to<i>Spartina alterniflora</i>invasion in estuarine sediment
Notice bibliographique
Résumé
Nitrite reduction is regulated by nitrite reductase encoded by nirK and nirS genes. This study aimed to investigate the abundance and composition of nirK- and nirS-containing denitrifiers in response to Spartina alterniflora invasion at the Jiulong River estuary, China. The sediment samples (depth: 0-5.0 and 5.1-20 cm) were collected from 3 vegetation zones, 1 dominated by the exotic plant S. alterniflora, 1 dominated by the native plant Kandelia candel, and 1 dominated by the native plant Cyperus malaccensis, and from an unvegetated flat zone. nirK- and nirS-containing denitrifier population sizes were lower in the invaded and nonvegetated zones than in those dominated by native K. candel and C. malaccensis, which were impacted by depth - vegetation species interaction. The ratios of nirS to nirK abundance ranged from 42.10 to 677.27, with the lowest ratio found for the upper layer in the invaded zone. The nirK-containing denitrifier compositions showed a 35% similarity between invaded zone and others. Most of the sequences of nirK genes recovered from the S. alterniflora zone were specific and distinct from those of nirK genes recovered from other vegetation types; nirS genes in the invaded zone were highly divergent. These results reveal that S. alterniflora invasion has a significant effect on the abundance and composition of both nirK- and nirS-containing denitrifiers, and nirS-containing denitrifiers were less responsive to invasion than nirK-containing denitrifiers.
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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 | 0,000 |
| 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 ».