Proteomic traits vary across taxa in a coastal Antarctic phytoplankton bloom
Notice bibliographique
Résumé
Production and use of proteins is under strong selection in microbes, but it is unclear how proteome-level traits relate to ecological strategies. We identified and quantified proteomic traits of eukaryotic microbes and bacteria through an Antarctic phytoplankton bloom using in situ metaproteomics. Different taxa, rather than different environmental conditions, formed distinct clusters based on their ribosomal and photosynthetic proteomic proportions, and we propose that these characteristics relate to ecological differences. We defined and used a proteomic proxy for regulatory cost, which showed that SAR11 had the lowest regulatory cost of any taxa we observed at our summertime Southern Ocean study site. Haptophytes had lower regulatory cost than diatoms, which may underpin haptophyte-to-diatom bloom progression in the Ross Sea. We were able to make these proteomic trait inferences by assessing various sources of bias in metaproteomics, providing practical recommendations for researchers in the field. We have quantified several proteomic traits (ribosomal and photosynthetic proteomic proportions, regulatory cost) in eukaryotic and bacterial taxa, which can then be incorporated into trait-based models of microbial communities that reflect resource allocation strategies.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
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 | 0,000 |
| 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».