Microbiomes in an acidic rock–water cave system
Notice bibliographique
Résumé
Belowground ecosystems are accessible by mining, where a specific microbial community can be discovered. The biodiversity of a former alum mine rich in carbon, but with a low pH of 2.6-3.7, was evaluated by DNA- and cultivation-dependent methods using samples of the black slate rock material, secondary mineralization phases and seepage water. Pyrite oxidation within the low-grade metamorphic Silurian black slate established high concentrations of Fe and $\rm{SO}_4^{2-}$ forming the extreme conditions visible with acidophilic and Fe-oxidizing microorganisms. In addition, an unexpected predominance of fungi in this C-rich and acidic cave ecosystem, including high numbers of Mucoromycota and Mortierellomycota, was detected. Therefore, fungal cultures were obtained, mainly from the secondary mineral phases that are iron phosphates. Hence, the fungi might well have been involved in phosphate mobilization there. The rock material itself is rich in organic carbon that can be used by oxidase activity. The cultivation setup mimicked the cave conditions (low temperature, low pH, oxic conditions), with one oligotrophic and one medium rich in nutrients that allowed for isolation of different fungal (and eutrophic bacterial) groups. The acidic conditions prevented the occurrence of many basidiomycetes, while the isolated fungi could survive these adverse conditions.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».