Microbial metabolite fluxes in a model marine anoxic ecosystem
Notice bibliographique
Résumé
Permanently anoxic regions in the ocean are widespread and exhibit unique microbial metabolic activity exerting substantial influence on global elemental cycles and climate. Reconstructing microbial metabolic activity rates in these regions has been challenging, due to the technical difficulty of direct rate measurements. In Cariaco Basin, which is the largest permanently anoxic marine basin and an important model system for geobiology, long-term monitoring has yielded time series for the concentrations of biologically important compounds; however, the underlying metabolite fluxes remain poorly quantified. Here, we present a computational approach for reconstructing vertical fluxes and in situ net production/consumption rates from chemical concentration data, based on a 1-dimensional time-dependent diffusive transport model that includes adaptive penalization of overfitting. We use this approach to estimate spatiotemporally resolved fluxes of oxygen, nitrate, hydrogen sulfide, ammonium, methane, and phosphate within the sub-euphotic Cariaco Basin water column (depths 150-900 m, years 2001-2014) and to identify hotspots of microbial chemolithotrophic activity. Predictions of the fitted models are in excellent agreement with the data and substantially expand our knowledge of the geobiology in Cariaco Basin. In particular, we find that the diffusivity, and consequently fluxes of major reductants such as hydrogen sulfide, and methane, is about two orders of magnitude greater than previously estimated, thus resolving a long-standing apparent conundrum between electron donor fluxes and measured dark carbon assimilation rates.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 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) | 0,014 | 0,005 |
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 ».