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Enregistrement W2981376646 · doi:10.1002/lno.11334

Microbial genomes retrieved from High Arctic lake sediments encode for adaptation to cold and oligotrophic environments

2019· article· en· W2981376646 sur OpenAlexafffund
Matti O. Ruuskanen, Graham A. Colby, Kyra A. St. Pierre, Vincent L. St. Louis, Stéphane Aris‐Brosou, Alexandre J. Poulain

Notice bibliographique

RevueLimnology and Oceanography · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueMicrobial Community Ecology and Physiology
Établissements canadiensUniversity of AlbertaUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesNatural Resources CanadaSuomalainen TiedeakatemiaHelsingin YliopistoArcticNetUniversity of OttawaNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésVerrucomicrobiaTrophic levelMetagenomicsEcologyPlanctomycetesArcticBiologyMicrobial population biologyEcosystemBiogeochemical cycleMicrobial ecologyAdaptation (eye)PhylumNutrient cycleProteobacteriaGeneBacteria

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract The Arctic is currently warming at an unprecedented rate, which may affect environmental constraints on the freshwater microbial communities found there. Yet, our knowledge of the community structure and functional potential of High Arctic freshwater microbes remains poor, even though they play key roles in nutrient cycling and other ecosystem services. Here, using high‐throughput metagenomic sequencing and genome assembly, we show that sediment microbial communities in the High Arctic's largest lake by volume, Lake Hazen, are phylogenetically diverse, ranging from Proteobacteria, Verrucomicrobia, Planctomycetes, to members of the newly discovered Candidate Phyla Radiation groups. These genomes displayed a high prevalence of pathways involved in lipid chemistry, and a low prevalence of nutrient uptake pathways, which might represent adaptations to the specific, cold (∼ 3.5°C) and extremely oligotrophic conditions in Lake Hazen. Despite these potential adaptations, it is unclear how ongoing environmental changes will affect microbial communities, the makeup of their genomic idiosyncrasies, as well as the possible implications at higher trophic levels.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,994
Score d'incertitude au seuil0,012

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,007
Tête enseignante GPT0,190
Écart entre enseignants0,183 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations35
Publié2019
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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