Co-occurrence patterns in aquatic bacterial communities across changing permafrost landscapes
Notice bibliographique
Résumé
Abstract. Permafrost thaw ponds and lakes are widespread across the northern landscape and may play a central role in global biogeochemical cycles, yet knowledge about their microbial ecology is limited. We sampled a set of thaw ponds and lakes as well as shallow rock-basin lakes that are located in distinct valleys along a north–south permafrost degradation gradient. We applied high-throughput sequencing of the 16S rRNA gene to determine co-occurrence patterns among bacterial taxa (operational taxonomic units, OTUs), and then analyzed these results relative to environmental variables to identify variables controlling bacterial community structure. Network analysis was applied to identify possible ecological linkages among the bacterial taxa and with abiotic and biotic variables. The results showed an overall high level of shared taxa among bacterial communities within each valley; however, the bacterial co-occurrence patterns were non-random, with evidence of habitat preferences. There were taxonomic differences in bacterial assemblages among the different valleys that were statistically related to dissolved organic carbon concentration, conductivity and phytoplankton biomass. Co-occurrence networks revealed complex interdependencies within the bacterioplankton communities and showed contrasting linkages to environmental conditions among the main bacterial phyla. The thaw pond networks were composed of a limited number of highly connected taxa. This “small world network” property would render the communities more robust to environmental change but vulnerable to the loss of microbial “keystone species”. These highly connected nodes (OTUs) in the network were not merely the numerically dominant taxa, and their loss would alter the organization of microbial consortia and ultimately the food web structure and functioning of these aquatic ecosystems.
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 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 | 0,001 | 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 | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 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 ».