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Enregistrement W2578837604 · doi:10.1128/aem.02753-16

Capturing Compositional Variation in Denitrifying Communities: a Multiple-Primer Approach That Includes Epsilonproteobacteria

2017· article· en· W2578837604 sur OpenAlexafffund
Sheryl Murdock, S. Kim Juniper

Notice bibliographique

RevueApplied and Environmental Microbiology · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueWastewater Treatment and Nitrogen Removal
Établissements canadiensUniversity of Victoria
Organismes subventionnairesBundesministerium für Bildung und ForschungNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaGovernment of Canada
Mots-clésDenitrifying bacteriaBiologyNitrite reductaseArcobacter16S ribosomal RNAPrimer (cosmetics)GeneticsEcologyDenitrificationGeneNitrite

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

ABSTRACT Denitrifying Epsilonproteobacteria may dominate nitrogen loss processes in marine habitats with intense redox gradients, but assessment of their importance is limited by the currently available primers for nitrite reductase genes. Nine new primers targeting the nirS gene of denitrifying Epsilonproteobacteria were designed and tested for use in sequencing and quantitative PCR on two microbial mat samples (vent 2 and vent 4) from the Calypso hydrothermal vent field, Bay of Plenty, New Zealand. Commonly used nirS and nirK primer sets nirS1F/nirS6R, cd3aF/R3cd, nirK1F/nirK5R, and F1aCu/R3Cu were also tested to determine what may be missed by the common single-primer approach to assessing denitrifier diversity. The relative importance of Epsilonproteobacteria in these samples was evaluated by 16S rRNA gene sequencing. Epsilonproteobacteria represented up to 75.6% of 16S rRNA libraries, but nirS genes from this group were not found with commonly used primers. Pairing of the new primer EPSnirS511F with either EPSnirS1100R or EPSnirS1105R recovered nirS sequences from members of the genera Sulfurimonas , Sulfurovum , and Nitratifractor. The new quantitative PCR primers EPSnirS103F/EPSnirS530R showed dominance of denitrifying Epsilonproteobacteria in vent 4 compared to vent 2, which had greater representation by “standard” denitrifiers measured with the cd3aF/R3cd primers. Limited results from commonly used nirK primers suggest biased amplification between primers. Future application of multiple nirS and nirK primers, including the new epsilonproteobacterial nirS primers, will improve the detection of denitrifier diversity and the capability to identify changes in dominant denitrifying communities. IMPORTANCE Estimating the potential for increasing nitrogen limitation in the changing global ocean is reliant on understanding the microbial community that removes nitrogen through the process of denitrification. This process is favored under oxygen limitation, which is a growing global-ocean phenomenon. Current methods use the nitrite reductase genes nirS and nirK to assess denitrifier diversity and abundance using primers that target only a few known denitrifiers and systematically exclude denitrifying Epsilonproteobacteria , a group known to dominate in reducing environments, such as hydrothermal vents and anoxic basins. As oxygen depletion expands in the oceans, it is important to study denitrifier community dynamics within those areas to predict future global ocean changes. This study explores the design and testing of new primers that target epsilonproteobacterial nirS and reveals the varied success of existing primers, leading to the recommendation of a multiple-primer approach to assessing denitrifier diversity.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,012

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,001

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.

Tête enseignante Opus0,018
Tête enseignante GPT0,200
Écart entre enseignants0,182 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations13
Publié2017
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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