Metabolic potential of microbial communities from ferruginous sediments
Notice bibliographique
Résumé
-poor) conditions are generally restricted to freshwater sediments on Earth today, but were likely widespread during the Archean and Proterozoic Eons. Lake Towuti, Indonesia, is a large ferruginous lake that likely hosts geochemical processes analogous to those that operated in the ferruginous Archean ocean. The metabolic potential of microbial communities and related biogeochemical cycling under such conditions remain largely unknown. We combined geochemical measurements (pore water chemistry, sulfate reduction rates) with metagenomics to link metabolic potential with geochemical processes in the upper 50 cm of sediment. Microbial diversity and quantities of genes for dissimilatory sulfate reduction (dsrAB) and methanogenesis (mcrA) decrease with increasing depth, as do rates of potential sulfate reduction. The presence of taxa affiliated with known iron- and sulfate-reducers implies potential use of ferric iron and sulfate as electron acceptors. Pore-water concentrations of acetate imply active production through fermentation. Fermentation likely provides substrates for respiration with iron and sulfate as electron donors and for methanogens that were detected throughout the core. The presence of ANME-1 16S and mcrA genes suggests potential for anaerobic methane oxidation. Overall our data suggest that microbial community metabolism in anoxic ferruginous sediments support coupled Fe, S and C biogeochemical cycling.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».