Linking genomic and physiological characteristics of psychrophilic Arthrobacter to metagenomic data to explain global environmental distribution
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Microorganisms drive critical global biogeochemical cycles and dominate the biomass in Earth's expansive cold biosphere. Determining the genomic traits that enable psychrophiles to grow in cold environments informs about their physiology and adaptive responses. However, defining important genomic traits of psychrophiles has proven difficult, with the ability to extrapolate genomic knowledge to environmental relevance proving even more difficult. RESULTS: Here we examined the bacterial genus Arthrobacter and, assisted by genome sequences of new Tibetan Plateau isolates, defined a new clade, Group C, that represents isolates from polar and alpine environments. Group C had a superior ability to grow at -1°C and possessed genome G+C content, amino acid composition, predicted protein stability, and functional capacities (e.g., sulfur metabolism and mycothiol biosynthesis) that distinguished it from non-polar or alpine Group A Arthrobacter. Interrogation of nearly 1000 metagenomes identified an over-representation of Group C in Canadian permafrost communities from a simulated spring-thaw experiment, indicative of niche adaptation, and an under-representation of Group A in all polar and alpine samples, indicative of a general response to environmental temperature. CONCLUSION: The findings illustrate a capacity to define genomic markers of specific taxa that potentially have value for environmental monitoring of cold environments, including environmental change arising from anthropogenic impact. More broadly, the study illustrates the challenges involved in extrapolating from genomic and physiological data to an environmental setting. Video Abstract.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».