Spatial abundance distribution of prokaryotes is associated with dissolved organic matter composition and ecosystem function
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Diverse prokaryotic communities consume and transform a broad suite of molecules in the dissolved organic matter (DOM) pool, which controls major biogeochemical cycles. Despite methodological advancements that provide increasingly more detailed information on the diversity of both prokaryotic communities and DOM components, understanding how these two component parts are structured to influence ecosystem functioning remains a major challenge in microbial ecology. Using empirical data collected along a gradient of productivity in the Labrador Sea, we characterized relationships among DOM compounds, metabolic processing, and prokaryotic diversity by structuring prokaryotic communities using spatial abundance distribution (SpAD) modeling. We identified strong associations of different SpAD taxonomic groups with specific organic substrates as well as with metabolic rates. Amplicon sequence variants (ASVs) with more cosmopolitan distributions (i.e. normal‐like) such as Bacteroidia were related to fresher DOM substrates such as free and combined amino acids whereas rare ASVs (i.e. logistic) like δ‐proteobacteria were associated with complex forms of organic matter. In terms of ecosystem function, rates of respiration and production were most strongly predicted by the abundance of certain SpAD taxonomic groups. Given the importance and complexity of linking environmental conditions, prokaryotic community structure, and ecosystem function, we propose a framework to bridge the gap between prokaryotic diversity, microbial ecology, and biogeochemistry among methods and across scales. Our work suggests that SpAD modeling can be used as an intermediate step to link prokaryotic community structure to both finer DOM details and larger ecosystem scale processes.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 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 ».