Microbial diversity in European alpine permafrost and active layers
Notice bibliographique
Résumé
Permafrost represents a largely understudied genetic resource. Thawing of permafrost with global warming will not only promote microbial carbon turnover with direct feedback on greenhouse gases, but also unlock an unknown microbial diversity. Pioneering metagenomic efforts have shed light on the permafrost microbiome in polar regions, but temperate mountain permafrost is largely understudied. We applied a unique experimental design coupled to high-throughput sequencing of ribosomal markers to characterize the microbiota at the long-term alpine permafrost study site 'Muot-da-Barba-Peider' in eastern Switzerland with an approximate radiocarbon age of 12 000 years. Compared to the active layers, the permafrost community was more diverse and enriched with members of the superphylum Patescibacteria (OD1, TM7, GN02 and OP11). These understudied phyla with no cultured representatives proposedly feature small streamlined genomes with reduced metabolic capabilities, adaptations to anaerobic fermentative metabolisms and potential ectosymbiotic lifestyles. The permafrost microbiota was also enriched with yeasts and lichenized fungi known to harbour various structural and functional adaptation mechanisms to survive under extreme sub-zero conditions. These data yield an unprecedented view on microbial life in temperate mountain permafrost, which is increasingly important for understanding the biological dynamics of permafrost in order to anticipate potential ecological trajectories in a warming world.
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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 | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 ».