Marine sediments harbor diverse archaea and bacteria with the potential for anaerobic hydrocarbon degradation via fumarate addition
Notice bibliographique
Résumé
Marine sediments can contain large amounts of alkanes and methylated aromatic hydrocarbons that are introduced by natural processes or anthropogenic activities. These compounds can be biodegraded by anaerobic microorganisms via enzymatic addition of fumarate. However, the identity and ecological roles of a significant fraction of hydrocarbon degraders containing fumarate-adding enzymes (FAE) in various marine sediments remains unknown. By combining phylogenetic reconstructions, protein homolog modelling, and functional profiling of publicly available metagenomes and genomes, 61 draft bacterial and archaeal genomes encoding anaerobic hydrocarbon degradation via fumarate addition were obtained. Besides Desulfobacterota (previously known as Deltaproteobacteria) that are well-known to catalyze these reactions, Chloroflexi are dominant FAE-encoding bacteria in hydrocarbon-impacted sediments, potentially coupling sulfate reduction or fermentation to anaerobic hydrocarbon degradation. Among Archaea, besides Archaeoglobi previously shown to have this capability, genomes of Heimdallarchaeota, Lokiarchaeota, Thorarchaeota and Thermoplasmata also suggest fermentative hydrocarbon degradation using archaea-type FAE. These bacterial and archaeal hydrocarbon degraders occur in a wide range of marine sediments, including high abundances of FAE-encoding Asgard archaea associated with natural seeps and subseafloor ecosystems. Our results expand the knowledge of diverse archaeal and bacterial lineages engaged in anaerobic degradation of alkanes and methylated aromatic hydrocarbons.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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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 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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.
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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 tête enseignante, 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 ».