Diversity of the Sediment Microbial Community in the Aha Watershed (Southwest China) in Response to Acid Mine Drainage Pollution Gradients
Notice bibliographique
Résumé
Located in southwest China, the Aha watershed is continually contaminated by acid mine drainage (AMD) produced from upstream abandoned coal mines. The watershed is fed by creeks with elevated concentrations of aqueous Fe (total Fe > 1 g/liter) and SO4 (2-) (>6 g/liter). AMD contamination gradually decreases throughout downstream rivers and reservoirs, creating an AMD pollution gradient which has led to a suite of biogeochemical processes along the watershed. In this study, sediment samples were collected along the AMD pollution sites for geochemical and microbial community analyses. High-throughput sequencing found various bacteria associated with microbial Fe and S cycling within the watershed and AMD-impacted creek. A large proportion of Fe- and S-metabolizing bacteria were detected in this watershed. The dominant Fe- and S-metabolizing bacteria were identified as microorganisms belonging to the genera Metallibacterium, Aciditerrimonas, Halomonas, Shewanella, Ferrovum, Alicyclobacillus, and Syntrophobacter. Among them, Halomonas, Aciditerrimonas, Metallibacterium, and Shewanella have previously only rarely been detected in AMD-contaminated environments. In addition, the microbial community structures changed along the watershed with different magnitudes of AMD pollution. Moreover, the canonical correspondence analysis suggested that temperature, pH, total Fe, sulfate, and redox potentials (Eh) were significant factors that structured the microbial community compositions along the Aha watershed.
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 | 0,000 |
| 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 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 ».