Linking stream microbial community functional genes to dissolved organic matter and inorganic nutrients
Notice bibliographique
Résumé
Abstract There is now increasing evidence for the importance of microbial regulation of biogeochemical cycling in streams. Resource availability shapes microbial community structure, but less is known about how landscape‐mediated availability of nutrients and carbon can control microbial functions in streams. Using comparative metagenomics, we examined the relationship between microbial functional genes and composition of dissolved organic matter (DOM), nutrients, and suspended microbial communities in 11 streams, divided into three groups based on the predominant land cover category (agriculture, forested, or wetland). Using weighted gene co‐occurrence network analysis, we identified clusters of functions related to DOM composition, agricultural land use, and/or wetland and forest land cover. Wetland‐dominated streams were characterized by functions related to nitrogen metabolism and processing of aromatic carbon compounds, with strong positive correlations with dissolved organic carbon concentration and DOM aromaticity. Forested streams were characterized by metabolic functions related to monomer uptake and carbohydrates, such as mannose and fructose metabolism. In agricultural streams, microbial functions were correlated with more labile, protein‐like DOM, PO 4 , and NO 3 , likely reflecting functional adaptation to labile DOM and higher nutrient concentrations. Distinct changes in the functional composition and loss of functional diversity of microorganisms became evident when comparing natural to agricultural catchments. Although all streams showed signs of functional redundancy, loss of species richness per function in agricultural catchments suggests that microbial functions in natural catchments may be more resilient to disturbance. Our results provide new insight into microbial community functions involved in nutrient and carbon biogeochemical cycles and their dependence on specific environmental settings.
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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 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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 tête enseignante, 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 ».