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Enregistrement W2751721994 · doi:10.1139/cjm-2016-0773

Microbial community structure and diversity within hypersaline Keke Salt Lake environments

2017· article· en· W2751721994 sur OpenAlexvenueno aff
Rui Han, Xin Zhang, Jing Liu, Qifu Long, Deli Liu, Derui Zhu

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Microbiology · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueMicrobial Community Ecology and Physiology
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésArchaeaHalophileFirmicutesBiologyPhylumEcologyExtremophileBacteroidetesExtreme environmentMicrobial population biologyEuryarchaeotaMicroorganismBacteria16S ribosomal RNA

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Keke Salt Lake is located in the Qaidamu Basin of China. It is a unique magnesium sulfate-subtype hypersaline lake that exhibits a halite domain ecosystem, yet its microbial diversity has remained unstudied. Here, the microbial community structure and diversity was investigated via high-throughput sequencing of the V3–V5 regions of 16S rRNA genes. A high diversity of operational taxonomic units was detected for Bacteria and Archaea (734 and 747, respectively), comprising 21 phyla, 43 classes, and 201 genera of Bacteria and 4 phyla, 4 classes, and 39 genera of Archaea. Salt-saturated samples were dominated by the bacterial genera Bacillus (51.52%–58.35% relative abundance), Lactococcus (9.52%–10.51%), and Oceanobacillus (8.82%–9.88%) within the Firmicutes phylum (74.81%–80.99%), contrasting with other hypersaline lakes. The dominant Archaea belonged to the Halobacteriaceae family, and in particular, the genera (with an abundance of >10% of communities) Halonotius, Halorubellus, Halapricum, Halorubrum, and Natronomonas. Additionally, we report the presence of Nanohaloarchaeota and Woesearchaeota in Qinghai–Tibet Plateau lakes, which has not been previously documented. Total salinity (especially Mg 2+ , Cl – , Na + , and K + ) mostly correlated with taxonomic distribution across samples. These results expand our understanding of microbial resource utilization within hypersaline lakes and the potential adaptations of dominant microorganisms that allow them to inhabit such environments.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,758
Score d'incertitude au seuil0,998

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0030,002
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,200
Écart entre enseignants0,186 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations74
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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