Genome diversification in globally distributed novel marine Proteobacteria is linked to environmental adaptation
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Proteobacteria constitute one of the most diverse and abundant groups of microbes on Earth. In productive marine environments like deep-sea hydrothermal systems, Proteobacteria are implicated in autotrophy coupled to sulfur, methane, and hydrogen oxidation, sulfate reduction, and denitrification. Beyond chemoautotrophy, little is known about the ecological significance of poorly studied Proteobacteria lineages that are globally distributed and active in hydrothermal systems. Here we apply multi-omics to characterize 51 metagenome-assembled genomes from three hydrothermal vent plumes in the Pacific and Atlantic Oceans that are affiliated with nine Proteobacteria lineages. Metabolic analyses revealed these organisms to contain a diverse functional repertoire including chemolithotrophic ability to utilize sulfur and C1 compounds, and chemoorganotrophic ability to utilize environment-derived fatty acids, aromatics, carbohydrates, and peptides. Comparative genomics with marine and terrestrial microbiomes suggests that lineage-associated functional traits could explain niche specificity. Our results shed light on the ecological functions and metabolic strategies of novel Proteobacteria in hydrothermal systems and beyond, and highlight the relationship between genome diversification and environmental adaptation.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 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 ».