Re-examining the relationship between virus and microbial cell abundances in the global oceans
Notice bibliographique
Résumé
Marine viruses are critical drivers of ocean biogeochemistry and their abundances vary spatiotemporally in the global oceans, with upper estimates exceeding 10 8 per ml. Over many years, a consensus has emerged that virus abundances are typically 10-fold higher than prokaryote abundances. The use of a fixed-ratio suggests that the relationship between virus and prokaryote abundances is both predictable and linear. However, the true explanatory power of a linear relationship and its robustness across diverse ocean environments is unclear. Here, we compile 5671 prokaryote and virus abundance estimates from 25 distinct marine surveys to characterize the relationship between virus and prokaryote abundances. We find that the median virus-to-prokaryote ratio (VPR) is 10:1 and 16:1 in the near-and sub-surface oceans, respectively. Nonetheless, we observe substantial variation in the VPR and find either no or limited explanatory power using fixed-ratio models. Instead, virus abundances are better described as nonlinear, power-law functions of prokaryote abundances - particularly when considering relationships within distinct marine surveys. Estimated power-laws have scaling exponents that are typically less than 1, signifying that the VPR decreases with prokaryote density, rather than remaining fixed. The emergence of power-law scaling presents a challenge for mechanistic models seeking to understand the ecological causes and consequences of marine virus-microbe interactions. Such power-law scaling also implies that efforts to average viral effects on microbial mortality and biogeochemical cycles using “representative” abundances or abundance-ratios need to be refined if they are to be utilized to make quantitative predictions at regional or global ocean scales.
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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 | 0,002 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».