Bacterial diversity and lipid biomarkers in sea ice and sinking particulate organic material during the melt season in the Canadian Arctic
Notice bibliographique
Résumé
The estimation of important carbon fluxes in a changing Arctic environment remains a challenge, one that could benefit from the development of biomarkers that distinguish between sympagic (ice-associated) and pelagic organic material. Products of 10S-DOX-like lipoxygenase and fatty acid cis-trans isomerase (CTI) activity of bacteria attached to sympagic particulate organic matter (POM) were proposed previously as potential biomarkers of the contribution of sympagic biota to carbon fluxes to the seafloor. To date, neither the bacteria involved in such enzymatic activities nor the detection of these potential biomarkers at their presumed source (i.e., sea ice) has been investigated. Here, we determined and compared the diversity of prokaryotic communities (based on operational taxonomic units) attached to sea ice POM and under-ice sinking particles during an early stage of ice melt (brine drainage) in Baffin Bay (Canadian Arctic). Based on a time series of biodiversity analyses and the quantification of lipid tracers of these two bacterial enzymatic activities, we suggest that CTI-active bacteria, exposed to hypersaline stress, are attached to algal POM just above bottom sea ice and released into the water column following brine drainage. In contrast, bacteria attached to sinking particles and exhibiting 10S-DOX-like lipoxygenase activity are suggested to come from the bottommost layer of sea ice, where they may play a role in the detoxification of algae-produce free fatty acids. These results provide a refined view of the potential use of products of CTI activity as specific biomarkers of sympagic organic matter.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| 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 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 ».