Alternative states drive the patterns in the bacterioplankton composition in shallow <scp>P</scp> ampean lakes ( <scp>A</scp> rgentina)
Notice bibliographique
Résumé
We assessed the influence of environmental factors in shaping the free-living bacterial community structure in a set of shallow lakes characterized by contrasting stable state patterns (clear-vegetated, inorganic-turbid and phytoplankton-turbid). Six temperate shallow lakes from the Pampa Plain (Argentina) were sampled over an annual cycle, and two fingerprinting techniques were applied: a 16S rDNA analysis was performed using denaturing gradient gel electrophoresis (DGGE) profiles, and a 16S-23S internally transcribed spacer region analysis was conducted by means of automated ribosomal intergenic spacer analysis (ARISA) profiles. Our results show that the steady state that characterized the different shallow lakes played a major role in structuring the community: the composition of free-living bacteria differed significantly between clear-vegetated, inorganic-turbid and phytoplankton-turbid shallow lakes. The state of the system was more important in determining these patterns than seasonality, geographical location or degree of hydrological connectivity. Moreover, this strong environmental control was particularly evident in the pattern observed in one of the lakes, which shifted from a clear to a turbid state over the course of the study. This lake showed a directional selection of species from a typical clear-like to a turbid-like community. The combined DGGE/ARISA approach revealed not only broad patterns among different alternative steady states, but also more subtle differences within different regimes.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| 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 | 0,001 |
| 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».