Manganese and iron as structuring parameters of microbial communities in Arctic marine sediments from the Baffin Bay
Notice bibliographique
Résumé
The Arctic Baffin Bay between Canada and Greenland is sea ice-covered during the majority of the year, restricting primary production to the summer months. Sediments receive low amounts of mostly terrestrial- and less marine-derived organic matter. To study microbial communities constrained by physicochemical conditions changing with distance from land and ocean depth, we applied high-throughput 16S rRNA gene sequencing and compared sequence diversity with biogeochemical parameters in 40 different sediment samples. Samples originated from seven cores down to 470 cm below seafloor along a shelf-to-basin transect. Bacterial diversity decreased faster with depth in basin than in shelf sediments, suggesting higher organic matter content sustained diversity into greater depths. All samples were dominated by Betaproteobacteria (mostly order Burkholderiales), which were especially abundant in basin sediments with low organic carbon and high Mn and Fe pore water concentrations. Strong statistical correlations between concentrations of reduced Mn and/or Fe and the relative abundances of Betaproteobacteria suggest that this group is involved in metal reduction in Baffin Bay sediments. Dehalococcoidia (phylum Chloroflexi) were abundant in all samples, especially in shelf sediments with high organic content. This study indicates that Mn and/or Fe play important roles structuring microbial communities in Arctic sediments poor in organic matter.
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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 | 0,001 | 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 | 0,002 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».