Seafloor incubation experiment with deep-sea hydrothermal vent fluid reveals effect of pressure and lag time on autotrophic microbial communities
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Depressurization and sample processing delays may impact the outcome of shipboard microbial incubations of samples collected from the deep sea. To address this knowledge gap, we developed an ROV-powered incubator instrument to carry out and compare results from in situ and shipboard RNA Stable Isotope Probing (RNA-SIP) experiments to identify the key chemolithoautotrophic microbes and metabolisms in diffuse, low-temperature venting fluids from Axial Seamount. All the incubations showed microbial uptake of labelled bicarbonate primarily by thermophilic autotrophic Epsilonbacteraeota that oxidized hydrogen coupled with nitrate reduction. However, the in situ seafloor incubations showed higher abundances of transcripts annotated for aerobic processes suggesting that oxygen was lost from the hydrothermal fluid samples prior to shipboard analysis. Furthermore, transcripts for thermal stress proteins such as heat shock chaperones and proteases were significantly more abundant in the shipboard incubations suggesting that hydrostatic pressure ameliorated thermal stress in the metabolically active microbes in the seafloor incubations. Together, results indicate that while the autotrophic microbial communities in the shipboard and seafloor experiments behaved similarly, there were distinct differences that provide new insight into the activities of natural microbial assemblages under near-native conditions in the ocean.
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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) | 0,001 | 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 ».