Bacterial community structure and function shift along a successional series of tidal flats in the Yellow River Delta
Notice bibliographique
Résumé
Coastal ecosystems play significant ecological and economic roles but are threatened and facing decline. Microbes drive various biogeochemical processes in coastal ecosystems. Tidal flats are critical components of coastal ecosystems; however, the structure and function of microbial communities in tidal flats are poorly understood. Here we investigated the seasonal variations of bacterial communities along a tidal flat series (subtidal, intertidal and supratidal flats) and the factors affecting the variations. Bacterial community composition and diversity were analyzed over four seasons by 16S rRNA genes using the Ion Torrent PGM platform. Bacterial community composition differed significantly along the tidal flat series. Bacterial phylogenetic diversity increased while phylogenetic turnover decreased from subtidal to supratidal flats. Moreover, the bacterial community structure differed seasonally. Canonical correspondence analysis identified salinity as a major environmental factor structuring the microbial community in the sediment along the successional series. Meanwhile, temperature and nitrite concentration were major drivers of seasonal microbial changes. Despite major compositional shifts, nitrogen, methane and energy metabolisms predicted by PICRUSt were inhibited in the winter. Taken together, this study indicates that bacterial community structure changed along the successional tidal flat series and provides new insights on the characteristics of bacterial communities in coastal ecosystems.
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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 | 0,001 |
| 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) | 0,003 | 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 ».