Oxygen isotope effects during microbial sulfate reduction: applications to sediment cell abundances
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The majority of anaerobic biogeochemical cycling occurs within marine sediments. To understand these processes, quantifying the distribution of active cells and gross metabolic activity is essential. We present an isotope model rooted in thermodynamics to draw quantitative links between cell-specific sulfate reduction rates and active sedimentary cell abundances. This model is calibrated using data from a series of continuous culture experiments with two strains of sulfate reducing bacteria (freshwater bacterium Desulfovibrio vulgaris strain Hildenborough, and marine bacterium Desulfovibrio alaskensis strain G-20) grown on lactate across a range of metabolic rates and ambient sulfate concentrations. We use a combination of experimental sulfate oxygen isotope data and nonlinear regression fitting tools to solve for unknown kinetic, step-specific oxygen isotope effects. This approach enables identification of key isotopic reactions within the metabolic pathway, and defines a new, calibrated framework for understanding oxygen isotope variability in sulfate. This approach is then combined with porewater sulfate/sulfide concentration data and diagenetic modeling to reproduce measured 18O/16O in porewater sulfate. From here, we infer cell-specific sulfate reduction rates and predict abundance of active cells of sulfate reducing bacteria, the result of which is consistent with direct biological measurements.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| 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) | 0,000 | 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 ».