Influence of geogenic factors on microbial communities in metallogenic Australian soils
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Links between microbial community assemblages and geogenic factors were assessed in 187 soil samples collected from four metal-rich provinces across Australia. Field-fresh soils and soils incubated with soluble Au(III) complexes were analysed using three-domain multiplex-terminal restriction fragment length polymorphism, and phylogenetic (PhyloChip) and functional (GeoChip) microarrays. Geogenic factors of soils were determined using lithological-, geomorphological- and soil-mapping combined with analyses of 51 geochemical parameters. Microbial communities differed significantly between landforms, soil horizons, lithologies and also with the occurrence of underlying Au deposits. The strongest responses to these factors, and to amendment with soluble Au(III) complexes, was observed in bacterial communities. PhyloChip analyses revealed a greater abundance and diversity of Alphaproteobacteria (especially Sphingomonas spp.), and Firmicutes (Bacillus spp.) in Au-containing and Au(III)-amended soils. Analyses of potential function (GeoChip) revealed higher abundances of metal-resistance genes in metal-rich soils. For example, genes that hybridised with metal-resistance genes copA, chrA and czcA of a prevalent aurophillic bacterium, Cupriavidus metallidurans CH34, occurred only in auriferous soils. These data help establish key links between geogenic factors and the phylogeny and function within soil microbial communities. In particular, the landform, which is a crucial factor in determining soil geochemistry, strongly affected microbial community structures.
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.
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 | 0,001 | 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 découle