Agricultural soil denitrifiers possess extensive nitrite reductase gene diversity
Notice bibliographique
Résumé
Summary Denitrification transforms nitrogen applied as fertilizer and emits N 2 O, which is a potent greenhouse gas. Very little is known about the identities of abundant and active denitrifiers in agricultural soils. We coupled DNA stable‐isotope probing (DNA‐SIP) with flow‐through reactors (FTRs) to detect active agricultural soil denitrifiers. The FTRs were incubated with nitrate and 13 C 6 ‐glucose under anoxic conditions and sampled at multiple time points. Labelled DNA from active microorganisms was analyzed by 16S rRNA gene fingerprinting, amplicon and shotgun metagenomic sequencing. Taxonomic representation of heavy fractions was consistent across sites and time points, including Betaproteobacteria (71%; Janthinobacterium , Acidovorax , Azoarcus and Dechloromonas ), Alphaproteobacteria (8%; Rhizobium ), Gammaproteobacteria (4%; Pseudomonas ) and Actinobacteria (4%; Streptomycetaceae ). Most nitrite‐reductase reads from heavy DNA annotated to the copper‐containing form ( nirK ). Assigned taxonomies of active denitrifiers based on reads matching the nirK gene were comparable to those obtained through nitric oxide ( norB ) and RNA polymerase ( rpoB ) annotations but not the nitrous oxide reductase gene ( nosZ ). Analysis of recovered metagenomes from heavy DNA demonstrated extensive nirK sequence family diversity, including novel taxonomic groups that are not captured by existing primers.
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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 | 0,000 | 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 | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,015 | 0,005 |
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».