Sierra Nevada sweep: metagenomic measurements of bioaerosols vertically distributed across the troposphere
Notice bibliographique
Résumé
To explore how airborne microbial patterns change with height above the Earth's surface, we flew NASA's C-20A aircraft on two consecutive days in June 2018 along identical flight paths over the US Sierra Nevada mountain range at four different altitudes ranging from 10,000 ft to 40,000 ft. Bioaerosols were analyzed by metagenomic DNA sequencing and traditional culturing methods to characterize the composition and diversity of atmospheric samples compared to experimental controls. The relative abundance of taxa changed significantly at each altitude sampled, and the diversity profile shifted across the two sampling days, revealing a regional atmospheric microbiome that is dynamically changing. The most proportionally abundant microbial genera were Mycobacterium and Achromobacter at 10,000 ft; Stenotrophomonas and Achromobacter at 20,000 ft; Delftia and Pseudoperonospora at 30,000 ft; and Alcaligenes and Penicillium at 40,000 ft. Culture-based detections also identified viable Bacillus zhangzhouensis, Bacillus pumilus, and Bacillus spp. in the upper troposphere. To estimate bioaerosol dispersal, we developed a human exposure likelihood model (7-day forecast) using general aerosol characteristics and measured meteorological conditions. By coupling metagenomics to a predictive atmospheric model, we aim to set the stage for field campaigns that monitor global bioaerosol emissions and impacts.
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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 ».