Metagenomic Sequencing Identifies Highly Diverse Assemblages of Dinoflagellate Cysts in Sediments from Ships’ Ballast Tanks
Notice bibliographique
Résumé
Ships' ballast tanks have long been known as vectors for the introduction of organisms. We applied next-generation sequencing to detect dinoflagellates (mainly as cysts) in 32 ballast tank sediments collected during 2001-2003 from ships entering the Great Lakes or Chesapeake Bay and subsequently archived. Seventy-three dinoflagellates were fully identified to species level by this metagenomic approach and single-cell polymerase chain reaction (PCR)-based sequencing, including 19 toxic species, 36 harmful algal bloom (HAB) forming species, 22 previously unreported as producing cysts, and 55 reported from ballast tank sediments for the first time (including 13 freshwater species), plus 545 operational taxonomic units (OTUs) not fully identified due to a lack of reference sequences, indicating tank sediments are repositories of many previously undocumented taxa. Analyses indicated great heterogeneity of species composition among samples from different sources. Light and scanning electron microscopy and single-cell PCR sequencing supported and confirmed results of the metagenomic approach. This study increases the number of fully identified dinoflagellate species from ballast tank sediments to 142 (> 50% increase). From the perspective of ballast water management, the high diversity and spatiotemporal heterogeneity of dinoflagellates in ballast tanks argues for continuing research and stringent adherence to procedures intended to prevent unintended introduction of non-indigenous toxic and HAB-forming species.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,000 | 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 ».