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Enregistrement W2605624008 · doi:10.1139/cjm-2017-0053

Distinct distribution patterns of proteobacterial <i>nirK</i>- and <i>nirS</i>-type denitrifiers in the Yellow River estuary, China

2017· article· en· W2605624008 sur OpenAlexvenueno aff
Fenge Li, Mingcong Li, Wenchong Shi, Han Li, Zhongtao Sun, Zheng Gao

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Microbiology · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueWastewater Treatment and Nitrogen Removal
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesState Oceanic Administration
Mots-clésDenitrifying bacteriaEstuaryBiologyAbundance (ecology)EcologyPhylogenetic treeCommunity structureHabitatDenitrificationEcosystemRelative species abundanceNitrogenChemistryGeneGenetics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Denitrification is considered to be the critical process in removing reactive nitrogen in estuarine ecosystems. In the present study, the abundance, diversity, and community structure of nirK- and nirS-type denitrifiers were compared in sediments from the Yellow River estuary. Quantitative polymerase chain reaction showed that the 2 types of denitrifiers exhibited different distribution patterns among the samples, indicating their distinct habitat preference. Phylogenetic analysis revealed that most of the sequences from clusters I, III, IV, and V for nirK-type denitrifiers were dominant and were distributed at sites where dissolved oxygen (DO) was lower, and the sequences in the other clusters were dominant at sites with higher DO. However, there was no spatially heterogeneous distribution for the nirS-type denitrifier community. Canonical correlation analysis and correlation analysis demonstrated that the community structure of nirK was more responsive to environmental factors than was that of nirS. Inversely, the abundance and α-diversity targeting nirS gene could be more easily influenced by environmental parameters. These findings can extend our current knowledge about the distribution patterns of denitrifying bacteria and provide a basic theoretical reference for the dynamics of denitrifying communities in estuarine ecosystem of China.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,020
Score d'incertitude au seuil0,039

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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.

Tête enseignante Opus0,008
Tête enseignante GPT0,197
Écart entre enseignants0,188 · 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'étudeObservationnel
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

Citations23
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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