The Amazon River microbiome, a story of humic carbon
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The Amazon River basin sustains dramatic hydrochemical gradients defined by three water types: white, clear and black waters. Black waters contain important loads of allochthonous humic dissolved organic carbon (DOC), mostly coming from bacteria-mediated lignin degradation, a process that remains understudied. Here, we identified the main bacterial taxa and functions associated with contrasting Amazonian water types, and shed light on their potential implication in the lignin degradation process. We performed an extensive field bacterioplankton sampling campaign from the three Amazonian water types, and combined our observations to a meta-analysis of 90 Amazonian basin shotgun metagenomes used to build a tailored functional inference database. We showed that the overall quality of DOC is a major driver of bacterioplankton structure, transcriptional activity and functional repertory. We also showed that among the taxa mostly associated to differences between water types, Polynucleobacter sinensis particularly stood out, as its abundance and transcriptional activity was strongly correlated to black water environments, and specially to humic DOC concentration. Screening the reference genome of this bacteria, we found genes coding for enzymes implicated in all the main lignin degradation steps, suggesting that this bacteria may play key roles in the carbon cycle processes within the Amazon basin.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».