A next generation sequencing of Arctic bacteria in snow and frost flowers: identification, abundance and freezing nucleation
Notice bibliographique
Résumé
Abstract. During the spring of 2009, as part of the Ocean–Atmosphere–Sea Ice–Snowpack (OASIS) campaign in Barrow, Alaska, USA, we examined the identity, population, freezing nucleation ability of the microbial communities of five different snow types and frost flowers. In addition to the conventional culture-based PCR identification approach, we deployed a state-of-the-art genomic Next Generation Sequencing (NGS) technique to examine diverse bacterial communities in Arctic samples. 11–18 known phyla or candidate divisions were identified with the great majority of sequences (12.3–83.1%) belonging to one of the five major phyla: Proteobacteria, Actinobacteria, Bacteroidetes, Firmicutes and Cyanobacteria. At the genus level, 101–245 different genera were detected. The highest number of cultivable bacteria in cultured samples was observed in frost flowers (FF) and accumulated snow (AS) with 325 ± 35 and 314 ± 142 CFU mL−1, respectively; and for cultivable fungi 5 ± 1 CFU mL−1 in windpack (WP) and blowing snow (BS). Complementary morphology and ice-nucleating abilities of the identified taxa were obtained using high resolution electron microscopy and ice nucleation cold-plate, respectively. Freezing point temperatures for bacterial isolate ranged from −20.3 ± 1.5 to −15.7 ± 5.6 °C, and for melted samples from 9.5 ± 1.0 to 18.4 ± 0.1 °C. An isolate belonging to the Bacillus species (96% similarity) had ice nucleation activity of −6.8 ± 0.2 °C. Comparison with Montreal urban snow, revealed a seemingly diverse community of bacteria exists in the Arctic with many originating from distinct ecological environments, and we discuss the potential impact of microbial snow in the freezing and melting process of the snowpack in the Arctic.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 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 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 ».