Virus et prophages dans les écosystèmes aquatiques
Notice bibliographique
Résumé
In this review, available data on the structure (diversity, abundance, biomass) and functional imprints (bacteriolysis, lysogeny, gene transfers, regulation of prokaryotic diversity) of natural viruses in the context of food webs in aquatic microbial ecology, and the related biogeochemical cycles, are summarized. Viruses are the most abundant, and probably the most diverse, biological entities in aquatic ecosystems and in the biosphere (i.e., viriosphere). Aquatic viruses typically exceed 107 particles/mL in mesotrophic conditions, the majority being represented by phages without tails and by tailed-phages such as members of the family Siphoviridae. Both types of phages have a small capsid and a small genome size, which is considered an evolutionary adaptation to planktonic life. Their contribution to microbial mortality is significant. There is strong evidence that phages exert a significant pressure on the community structure and diversity and on the diversification of potential hosts, mainly through two major pathways: biogeochemical catalysis from lysis products and horizontal gene transfers. In turn, phages are sensitive to environmental factors, both in terms of integrity and of infectivity. Some phages contain typical viral genes that code for biological functions of interest, such as photosynthesis. In general, development in viral ecology is a source of new knowledge for the scientific community in the domain of environmental sciences, but also in the context of evolutionary biology of living cellular organisms, the obligatory hosts for viruses. For example, the recent discovery of a giant virus that becomes ill through infection by another virus (i.e., a viriophage) is fuelling debate about whether viruses are alive. Finally, future research directions are identified in the context of general aquatic ecology, including ecological researches on cyanophages and other phytoplanktonic phages as a priority, primarily in freshwater lakes.
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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) | 0,001 | 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 | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».