Potentially Active Iron, Sulfur, and Sulfate Reducing Bacteria in Skagerrak and Bothnian Bay Sediments
Notice bibliographique
Résumé
In many marine surface sediments, the reduction of manganese (Mn) and iron (Fe) oxides is obscured by sulfate reduction, which is regarded as the predominant anaerobic microbial respiration process. However, many dissimilatory sulfate and sulfur reducing microorganisms are known to utilize alternative electron acceptors such as metal oxides. In this study, we tested whether sulfate and sulfur reducing bacteria are linked to metal oxide reduction based on biogeochemical modeling of porewater concentration profiles of Mn2+ and Fe2+ in Bothnian Bay (BB) and Skagerrak (SK) sediments. Steady-state modeling of Fe2+ and Mn2+ porewater profiles revealed zones of net Fe (0–9 cm BB; ∼10 and 20 cm SK) and Mn (0–5 cm BB; 2–8 cm SK) species transformations. 16S rRNA pyrosequencing analysis of the in-situ community showed that Desulfobacteraceae, Desulfuromonadaceae and Desulfobulbaceae were present in the zone of Fe-reduction of both sediments. Rhodobacteraceae were also detected at high relative abundance in both sediments. BB sediments appeared to harbor a greater diversity of potential Fe-reducers compared to SK. Additionally, when the upper 10 cm of sediment from the SK was incubated with lepidocrocite and acetate, Desulfuromonas was the dominant bacteria. Real-time quantitative polymerase chain reaction (qPCR) results showed decreasing dsrA gene copy numbers with depth coincided with decreased Fe-reduction activity. Our results support the idea that sulfur and sulfate reducing bacteria contribute to Fe-reduction in the upper centimeters of both sediments.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».