Nitrifiers drive successions of particulate organic matter and microbial community composition in a starved macrocosm
Notice bibliographique
Résumé
Organic carbon produced by nitrifiers plays an important role in maintaining the microbial metabolism in the aphotic ocean layer with carbon and energy scarcity. However, the contribution of nitrifiers to organic carbon processing remains unclear. To explore how nitrification impacts the material cycle in the starved ecosystem, we set up an ultra-large volume, long-term incubation experiment. Seawater collected from the Halifax coastal ocean was pumped into the Aquatron Tower Tank located at Dalhousie University, Canada, and was incubated under dark conditions for 73 days. The results indicated that the relative abundance of nitrifiers increased and nitrification was strengthened in the dark system where energy and organic carbon were scarce. The importance of nitrogenous compounds in particulate materials increased over the course of the incubation. Correlation analysis showed that the relative abundances of nitrifiers and particulate organic compounds containing nitrogen were significantly and positively correlated. Furthermore, network analysis suggested that metabolic processes related to nitrogenous and aromatic compounds are most important to particle associated bacteria. This study suggests that the nitrifiers could produce a series of organic compounds that result in the alteration of organic matter composition by promoting the degradation of recalcitrant aromatic compounds, which has important implications for organic matter processing in the starved dark ecosystem.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,000 | 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) | 0,036 | 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 ».