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Enregistrement W2949924610 · doi:10.1111/gbi.12239

Shifting microbial communities sustain multiyear iron reduction and methanogenesis in ferruginous sediment incubations

2017· article· en· W2949924610 sur OpenAlexaff
Marcus S. Bray, Jianmin Wu, B. C. Reed, Cécilia B. Kretz, Keaton M. Belli, Rachel L. Simister, Cynthia Henny, Frank J. Stewart, Thomas J. DiChristina, Jay A. Brandes, David A. Fowle, Sean A. Crowe, Jennifer B. Glass

Notice bibliographique

RevueGeobiology · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueMethane Hydrates and Related Phenomena
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesNASA Astrobiology InstituteCenter for Dark Energy Biosphere InvestigationsNational Aeronautics and Space Administration
Mots-clésMethanogenesisFerrihydriteEnvironmental chemistryGoethiteAnoxic watersChemistryMicrobial population biologyMethaneBiologyBacteria

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Reactive Fe( III ) minerals can influence methane ( CH 4 ) emissions by inhibiting microbial methanogenesis or by stimulating anaerobic CH 4 oxidation. The balance between Fe( III ) reduction, methanogenesis, and CH 4 oxidation in ferruginous Archean and Paleoproterozoic oceans would have controlled CH 4 fluxes to the atmosphere, thereby regulating the capacity for CH 4 to warm the early Earth under the Faint Young Sun. We studied CH 4 and Fe cycling in anoxic incubations of ferruginous sediment from the ancient ocean analogue Lake Matano, Indonesia, over three successive transfers (500 days in total). Iron reduction, methanogenesis, CH 4 oxidation, and microbial taxonomy were monitored in treatments amended with ferrihydrite or goethite. After three dilutions, Fe( III ) reduction persisted only in bottles with ferrihydrite. Enhanced CH 4 production was observed in the presence of goethite, highlighting the potential for reactive Fe( III ) oxides to inhibit methanogenesis. Supplementing the media with hydrogen, nickel and selenium did not stimulate methanogenesis. There was limited evidence for Fe( III )‐dependent CH 4 oxidation, although some incubations displayed CH 4 ‐stimulated Fe( III ) reduction. 16S rRNA profiles continuously changed over the course of enrichment, with ultimate dominance of unclassified members of the order Desulfuromonadales in all treatments. Microbial diversity decreased markedly over the course of incubation, with subtle differences between ferrihydrite and goethite amendments. These results suggest that Fe( III ) oxide mineralogy and availability of electron donors could have led to spatial separation of Fe( III )‐reducing and methanogenic microbial communities in ferruginous marine sediments, potentially explaining the persistence of CH 4 as a greenhouse gas throughout the first half of Earth history.

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 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 enseignants0,500
Score d'incertitude au seuil0,997

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 technologies0,0000,000
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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,249
Écart entre enseignants0,232 · 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.

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

Citations33
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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