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Enregistrement W2915824663 · doi:10.1128/msystems.00091-18

Contrasting Pathways for Anaerobic Methane Oxidation in Gulf of Mexico Cold Seep Sediments

2019· article· en· W2915824663 sur OpenAlexaff
Adrien Vigneron, Eric Alsop, Perrine Cruaud, Gwenaelle Philibert, Benjamin L. King, Leslie Baksmaty, David Lavallée, B. P. Lomans, Emiley A. Eloe‐Fadrosh, Nikos C. Kyrpides, Ian M. Head, Nicolas Tsesmetzis

Notice bibliographique

RevuemSystems · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueMethane Hydrates and Related Phenomena
Établissements canadiensUniversité Laval
Organismes subventionnairesOffice of ScienceResearch Councils UKSight Research UKJoint Genome InstituteNatural Environment Research CouncilShellShell Global Solutions InternationalU.S. Department of Energy
Mots-clésCold seepAnaerobic oxidation of methanePetroleum seepMethaneOceanographyAnaerobic exerciseGeologyEnvironmental scienceGeochemistryEcologyBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Cold seep sediments are complex and widespread marine ecosystems emitting large amounts of methane, a potent greenhouse gas, and other hydrocarbons. Within these sediments, microbial communities play crucial roles in production and degradation of hydrocarbons, modulating oil and gas emissions to seawater. Despite this ecological importance, our understanding of microbial functions and methane oxidation pathways in cold seep ecosystems is poor. Based on gene expression profiling of environmental seep sediment samples, the present work showed that (i) the composition of the emitted fluids shapes the microbial community in general and the anaerobic methanotroph community specifically and (ii) AOM by ANME-2 in this seep may be coupled to sulfate reduction by Deltaproteobacteria by electron transfer through multiheme cytochromes, whereas AOM by ANME-1 lineages in this seep may involve a different, bacterium-independent pathway, coupling methane oxidation to elemental sulfur/polysulfide reduction.

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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,016
Score d'incertitude au seuil0,033

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
Bibliométrie0,0010,000
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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,220
Écart entre enseignants0,206 · 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

Citations46
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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