Species interactions and distinct microbial communities in high Arctic permafrost affected cryosols are associated with the CH <sub>4</sub> and CO <sub>2</sub> gas fluxes
Notice bibliographique
Résumé
Summary Microbial metabolism of the thawing organic carbon stores in permafrost results in a positive feedback loop of greenhouse gas emissions. CO 2 and CH 4 fluxes and the associated microbial communities in Arctic cryosols are important in predicting future warming potential of the Arctic. We demonstrate that topography had an impact on CH 4 and CO 2 flux at a high Arctic ice‐wedge polygon terrain site, with higher CO 2 emissions and lower CH 4 uptake at troughs compared to polygon interior soils. The pmoA sequencing suggested that USCα cluster of uncultured methanotrophs is likely responsible for observed methane sink. Community profiling revealed distinct assemblages across the terrain at different depths. Deeper soils contained higher abundances of Verrucomicrobia and Gemmatimonadetes , whereas the polygon interior had higher Acidobacteria and lower Betaproteobacteria and Deltaproteobacteria abundances. Genome sequencing of isolates from the terrain revealed presence of carbon cycling genes including ones involved in serine and ribulose monophosphate pathways. A novel hybrid network analysis identified key members that had positive and negative impacts on other species. Operational Taxonomic Units (OTUs) with numerous positive interactions corresponded to Proteobacteria , Candidatus Rokubacteria and Actinobacteria phyla, while Verrucomicrobia and Acidobacteria members had negative impacts on other species. Results indicate that topography and microbial interactions impact community composition.
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 enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 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) | 0,002 | 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 tête enseignante, 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 ».