Rock-Hosted Subsurface Biofilms: Mineral Selectivity Drives Hotspots for Intraterrestrial Life
Notice bibliographique
Résumé
The continental deep subsurface is likely the largest reservoir of biofilm-based microbial biomass on Earth, but the role of mineral selectivity in regulating its distribution and diversity is unclear. Minerals can produce hotspots for intraterrestrial life by locally enhancing biofilm biomass. Metabolic transformations of minerals by subsurface biofilms may occur widely with the potential to significantly impact subsurface biogeochemical cycles. However, the degree of impact depends upon the amount of biofilm biomass and its relationship to host rock mineralogy, estimates that are currently loosely constrained to non-existent. Here, we use in situ cultivation of biofilms on native rocks and coupled microscopy/spectroscopy to constrain mineral selectivity by biofilms in a deep continental subsurface setting: the Deep Mine Microbial Observatory (DeMMO). Through hotspot analysis and spatial modeling approaches we find that mineral distributions, particularly those putatively metabolized by microbes, indeed drive biofilm distribution at DeMMO, and that bioleaching of pyrite may be a volumetrically important process influencing fluid geochemistry at this site when considered at the kilometer scale. Given the ubiquity of iron-bearing minerals at this site and globally, and the amount of biomass they can support, we posit that rock-hosted biofilms likely contribute significantly to subsurface biogeochemical cycles. As more data becomes available, future efforts to estimate biomass in the continental subsurface should incorporate host rock mineralogy.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».