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Enregistrement W2795969985 · doi:10.1101/265132

Dispersal limitation and thermodynamic constraints govern spatial structure of permafrost microbial communities

2018· preprint· en· W2795969985 sur OpenAlexaff
Eric Bottos, David W. Kennedy, Elvira Romero, Sarah Fansler, Joseph Brown, Lisa Bramer, Rosalie Chu, Malak Tfaily, Janet Jansson, James Stegen

Notice bibliographique

RevuebioRxiv (Cold Spring Harbor Laboratory) · 2018
Typepreprint
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueClimate change and permafrost
Établissements canadiensThompson Rivers University
Organismes subventionnairesPacific Northwest National LaboratoryLaboratory Directed Research and DevelopmentBattelleU.S. Department of Energy
Mots-clésPermafrostBiological dispersalEcologyEnvironmental scienceMicrobial population biologyEcosystemBiologyPopulationDemography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Understanding drivers of permafrost microbial community composition is critical for understanding permafrost microbiology and predicting ecosystem responses to thaw, however studies describing ecological controls on these communities are lacking. We hypothesize that permafrost communities are uniquely shaped by constraints imposed by prolonged freezing, and decoupled from factors that influence non-permafrost soil communities. To test this hypothesis, we characterized patterns of environmental variation and microbial community composition in permafrost across an Alaskan boreal forest landscape. We used null modeling to estimate the relative importance of selective and neutral assembly processes on community composition, and identified environmental factors influencing ecological selection through regression and structural equation modeling (SEM). Proportionally, the strongest process influencing community composition was dispersal limitation (0.36), exceeding the influence of homogenous selection (0.21), variable selection (0.16), and homogenizing dispersal (0.05). Fe(II) content was the most important factor explaining variable selection, and was significantly associated with total selection by univariate regression (R 2 =0.14, p=0.003). SEM supported a model in which Fe(II) content mediated influences of the Gibbs free energy of the organic matter pool and organic acid concentration on total selection. These findings reveal that the processes shaping microbial communities in permafrost are distinct from those in non-permafrost soils, as the stability of the permafrost environment imposes dispersal and thermodynamic constraints on permafrost communities. Models of permafrost community composition will need to account for these unique drivers in order to predict community characteristics across permafrost landscapes, and in efforts to understand how pre-thaw conditions will influence post-thaw ecological and biogeochemical processes.

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)0,001
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 enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,013

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,205
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

Citations6
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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