Seasonal patterns in Arctic prasinophytes and inferred ecology of <i>Bathycoccus</i> unveiled in an Arctic winter metagenome
Notice bibliographique
Résumé
Prasinophytes occur in all oceans but rarely dominate phytoplankton populations. In contrast, a single ecotype of the prasinophyte Micromonas is frequently the most abundant photosynthetic taxon reported in the Arctic from summer through autumn. However, seasonal dynamics of prasinophytes outside of this period are little known. To address this, we analyzed high-throughput V4 18S rRNA amplicon data collected from November to July in the Amundsen Gulf Region, Beaufort Sea, Arctic. Surprisingly during polar sunset in November and December, we found a high proportion of reads from both DNA and RNA belonging to another prasinophyte, Bathycoccus. We then analyzed a metagenome from a December sample and the resulting Bathycoccus metagenome assembled genome (MAG) covered ~90% of the Bathycoccus Ban7 reference genome. In contrast, only ~20% of a reference Micromonas genome was found in the metagenome. Our phylogenetic analysis of marker genes placed the Arctic Bathycoccus in the B1 coastal clade. In addition, substitution rates of 129 coding DNA sequences were ~1.6% divergent between the Arctic MAG and coastal Chilean upwelling MAGs and 17.3% between it and a South East Atlantic open ocean MAG in the B2 Clade. The metagenomic analysis also revealed a winter viral community highly skewed toward viruses targeting Micromonas, with a much lower diversity of viruses targeting Bathycoccus. Overall a combination of Micromonas being relatively less able to maintain activity under dark winter conditions and viral suppression of Micromonas may have contributed to the success of Bathycoccus in the Amundsen Gulf during winter.
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 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 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».