Unique Solid Phase Microextraction Sampler Reveals Distinctive Biogeochemical Profiles among Various Deep-Sea Hydrothermal Vents
Notice bibliographique
Résumé
Current methods for biochemical and biogeochemical analysis of the deep-sea hydrothermal vent ecosystems rely on water sample recovery, or in situ analysis using underwater instruments with limited range of analyte detection and limited sensitivity. Even in cases where large quantities of sample are recovered, labile dissolved organic compounds may not be detected due to time delays between sampling and preservation. Here, we present a novel approach for in situ extraction of organic compounds from hydrothermal vent fluids through a unique solid phase microextraction (SPME) sampler. These samplers were deployed to sample effluent of vents on sulphide chimneys, located on Axial Seamount in the North-East Pacific, in the Urashima field on the southern Mariana back-arc, and at the Hafa Adai site in the central Mariana back-arc. Among the compounds that were extracted, a wide range of unique organic compounds, including labile dissolved organic sulfur compounds, were detected through high-resolution LC-MS/MS, among which were biomarkers of anammox bacteria, fungi, and lower animals. This report is the first to show that SPME can contribute to a broader understanding of deep sea ecology and biogeochemical cycles in hydrothermal vent ecosystems.
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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 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 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 ».