Nutrients and Other Environmental Factors Influence Virus Abundances across Oxic and Hypoxic Marine Environments
Notice bibliographique
Résumé
Virus particles are highly abundant in seawater and, on average, outnumber microbial cells approximately 10-fold at the surface and 16-fold in deeper waters; yet, this relationship varies across environments. Here, we examine the influence of a suite of environmental variables, including nutrient concentrations, salinity and temperature, on the relationship between the abundances of viruses and prokaryotes over a broad range of spatial and temporal scales, including along a track from the Northwest Atlantic to the Northeast Pacific via the Arctic Ocean, and in the coastal waters of British Columbia, Canada. Models of varying complexity were tested and compared for best fit with the Akaike Information Criterion, and revealed that nitrogen and phosphorus concentrations, as well as prokaryote abundances, either individually or combined, had significant effects on viral abundances in all but hypoxic environments, which were only explained by a combination of physical and chemical factors. Nonetheless, multivariate models of environmental variables showed high explanatory power, matching or surpassing that of prokaryote abundance alone. Incorporating both environmental variables and prokaryote abundances into multivariate models significantly improved the explanatory power of the models, except in hypoxic environments. These findings demonstrate that environmental factors could be as important as, or even more important than, prokaryote abundance in describing viral abundance across wide-ranging marine environments.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».