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Enregistrement W3111716008 · doi:10.21203/rs.3.rs-32029/v1

Sulfur intermediates as new biogeochemical hubs in an aquatic model microbial ecosystem

2020· preprint· en· W3111716008 sur OpenAlexafffundabout
Adrien Vigneron, Perrine Cruaud, Alexander I. Culley, Raoul‐Marie Couture, Connie Lovejoy, Warwick F. Vincent

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typepreprint
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueMicrobial Community Ecology and Physiology
Établissements canadiensUniversité Laval
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaCanada First Research Excellence FundFonds Québécois de la Recherche sur la Nature et les TechnologiesArcticNet
Mots-clésBiogeochemical cycleSulfurEcosystemAquatic ecosystemEnvironmental scienceEnvironmental chemistrySulfur cycleChemistryEcologyBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract BackgroundThe sulfur cycle encompasses a series of complex aerobic and anaerobic transformations of S-containing molecules, and plays a fundamental role in cellular and ecosystems level-processes, influencing biological carbon transfers and other biogeochemical cycles. Despite their importance, the microbial communities and metabolic pathways involved in these transformations remain poorly understood, notably for inorganic sulfur compounds of intermediate oxidation states (thiosulfate, tetrathionate, sulfite, polysulfides). Isolated and highly stratified, the extreme geochemical and environmental contexts of the meromictic ice-capped Lake A, in the Canadian High Arctic, provides an outstanding model ecosystem to resolve the distribution and metabolism of aquatic sulfur cycling microorganisms along redox and salinity gradients. ResultsApplying complementary molecular approaches, we identified sharply contrasting microbial communities and metabolic potentials among the distinct water layers of the Lake A, with homologies to diverse fresh, brackish and saline water microbiomes. Sulfur cycling genes were abundant at all depths, with oxidative processes in the oxic freshwater layers, reductive reactions in the anoxic and sulfidic bottom waters and genes for both transformations at the chemocline, and co-varied with bacterial abundance. Up to 154 different genomic bins with potential for sulfur transformation were recovered, revealing a panoply of taxonomically diverse microorganisms with complex metabolic pathways for biogeochemical sulfur reactions. Metabolism of sulfur cycle intermediates was widespread throughout the water column, co-occurring with sulfate reduction or sulfide oxidation pathways. The genomic bin composition suggested that in addition to chemical oxidation, these intermediate sulfur compounds were likely produced by the predominant sulfur chemo- and photo-oxidizers at the chemocline and by diverse microbial organic sulfur molecule degraders. ConclusionsThe Lake A microbial ecosystem provided an ideal opportunity to identify new features of the biogeochemical sulfur cycle. Our detailed metagenomic analyses across the broad physico-chemical gradients of this highly stratified lake extend the known diversity of microorganisms and metabolic pathways involved in sulfur transformations over a wide range of environmental conditions. The results identify the importance of sulfur cycle intermediates and organic sulfur molecules as major sources of electron donors and acceptors for aquatic and sedimentary microbial communities in association with the classical sulfur cycle.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,016

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,027
Tête enseignante GPT0,262
Écart entre enseignants0,234 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations2
Publié2020
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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