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Enregistrement W3112847657 · doi:10.1111/jbi.14052

Abundance and biogeography of methanogenic and methanotrophic microorganisms across European streams

2020· article· en· W3112847657 sur OpenAlexaff
Magdalena Nagler, Nadine Praeg, Georg H. Niedrist, Katrin Attermeyer, Núria Catalán, Francesca Pilotto, Catherine Gutmann Roberts, Christoph Bors, Stefano Fenoglio, Miriam Colls, Sophie Cauvy‐Fraunié, Brian C. Doyle, Ferran Romero, Björn Machalett, Thomas Fuß, Adam Bednařík, Marcus Klaus, Peter Gilbert, Dominique Lamonica, Anna Nydahl, Clara Romero González‐Quijano, Lukas Thuile Bistarelli, Lyubomir Kenderov, Elena Piano, Jordi‐René Mor, Vesela Evtimova, Elvira de Eyto, Anna Freixa, Martin Rulı́k, Josephine Pegg, Sonia Herrero Ortega, Lea Steinle, Pascal Bodmer

Notice bibliographique

RevueJournal of Biogeography · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueMethane Hydrates and Related Phenomena
Établissements canadiensUniversité du Québec à Montréal
Organismes subventionnairesDeutsche Forschungsgemeinschaft
Mots-clésArchaeaEcologyAbundance (ecology)MicroorganismSTREAMSSedimentAnaerobic oxidation of methaneEnvironmental chemistryEnvironmental scienceMicrobial population biologyMethaneMethanogenesisBiologyBacteriaChemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Aim Although running waters are getting recognized as important methane sources, large‐scale geographical patterns of microorganisms controlling the net methane balance of streams are still unknown. Here we aim at describing community compositions of methanogenic and methanotrophic microorganisms at large spatial scales and at linking their abundances to potential sediment methane production (PMP) and oxidation rates (PMO). Location The study spans across 16 European streams from northern Spain to northern Sweden and from western Ireland to western Bulgaria. Taxon Methanogenic archaea and methane‐oxidizing microorganisms. Methods To provide a geographical overview of both groups in a single approach, microbial communities and abundances were investigated via 16S rRNA gene sequencing, extracting relevant OTUs based on literature; both groups were quantified via quantitative PCR targeting mcrA and pmoA genes and studied in relation to environmental parameters, sediment PMP and PMO, and land use. Results Diversity of methanogenic archaea was higher in warmer streams and of methanotrophic communities in southern sampling sites and in larger streams. Anthropogenically altered, warm and oxygen‐poor streams were dominated by the highly efficient methanogenic families Methanospirillaceae , Methanosarcinaceae and Methanobacteriaceae , but did not harbour any specific methanotrophic organisms. Contrastingly, sediment communities in colder, oxygen‐rich waters with little anthropogenic impact were characterized by methanogenic Methanosaetaceae , Methanocellaceae and Methanoflorentaceae and methanotrophic Methylococcaceae and Cd . Methanoperedens. Representatives of the methanotrophic Crenotrichaceae and Methylococcaceae as well as the methanogenic Methanoregulaceae were characteristic for environments with larger catchment area and higher discharge. PMP increased with increasing abundance of methanogenic archaea, while PMO rates did not show correlations with abundances of methane‐oxidizing bacteria. Main conclusions Methanogenic and methanotrophic communities grouping into three habitat types suggest that future climate‐ and land use changes may influence the prevailing microbes involved in the large‐scale stream‐related methane cycle, favouring the growth of highly efficient hydrogenotrophic methane producers. Based on these results, we expect global change effect on PMP rates to especially impact rivers adjacent to anthropogenically disturbed land uses.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,437
Score d'incertitude au seuil0,684

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,213
Écart entre enseignants0,204 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations14
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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