Diversity decoupled from sulfur isotope fractionation in a sulfate‐reducing microbial community
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The extent of fractionation of sulfur isotopes by sulfate‐reducing microbes is dictated by genomic and environmental factors. A greater understanding of species‐specific fractionations may better inform interpretation of sulfur isotopes preserved in the rock record. To examine whether gene diversity influences net isotopic fractionation in situ, we assessed environmental chemistry, sulfate reduction rates, diversity of putative sulfur‐metabolizing organisms by 16S rRNA and dissimilatory sulfite reductase ( dsrB ) gene amplicon sequencing, and net fractionation of sulfur isotopes along a sediment transect of a hypersaline Arctic spring. In situ sulfate reduction rates yielded minimum cell‐specific sulfate reduction rates < 0.3 × 10 −15 moles cell −1 day −1 . Neither 16S rRNA nor dsrB diversity indices correlated with relatively constant (38‰–45‰) net isotope fractionation (ε 34 S sulfide‐sulfate ). Measured ε 34 S values could be reproduced in a mechanistic fractionation model if 1%–2% of the microbial community (10%–60% of Deltaproteobacteria) were engaged in sulfate respiration, indicating heterogeneous respiratory activity within sulfate‐reducing populations. This model indicated enzymatic kinetic diversity of Apr was more likely to correlate with sulfur fractionation than DsrB. We propose that, above a threshold Shannon diversity value of 0.8 for dsrB , the influence of the specific composition of the microbial community responsible for generating an isotope signal is overprinted by the control exerted by environmental variables on microbial physiology.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,025 | 0,002 |
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».