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Enregistrement W3198976945 · doi:10.31223/x5xs60

Inhibition of photoferrotrophy by nitric oxide in ferruginous environments

2021· preprint· en· W3198976945 sur OpenAlexaff
Verena Nikeleit, Adrian Mellage, Giorgio Bianchini, Lea Sauter, Steffen Buessecker, Stefanie Gotterbarm, Manuel Schad, Kurt O. Konhauser, Aubrey L. Zerkle, Patricia Sánchez‐Baracaldo, Andreas Kappler, Casey Bryce

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typepreprint
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueGeochemistry and Elemental Analysis
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesUniversity of BristolArizona State UniversityDeutsche ForschungsgemeinschaftNational Aeronautics and Space Administration
Mots-clésAnoxygenic photosynthesisNitrateCyanobacteriaPhototrophEnvironmental chemistrySulfurChemistryBacteriaPhotosynthesisGeologyBiochemistryPaleontology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Anoxygenic phototrophic Fe(II)-oxidizers (photoferrotrophs) are thought to have thrived in Earth’s ancient ferruginous oceans and played a primary role in the precipitation of Archean and Paleoproterozoic (3.8-1.85 Ga) banded iron formations (BIF). The end of BIF deposition by photoferrotrophs has often been interpreted as being the result a deepening of water column oxygenation below the photic zone concomitant with the proliferation of cyanobacteria. We suggest here that a potentially overlooked aspect influencing BIF precipitation by photoferrotrophs is competition with another anaerobic Fe(II)-oxidizing metabolism. It is speculated that microorganisms capable of coupling Fe(II) oxidation to the reduction of nitrate were also present early in Earth history when BIF were being deposited, but the extent to which they could compete with photoferrotrophs when favourable geochemical conditions overlapped is unknown. Utilizing microbial incubations and numerical modelling, we show that nitrate-reducing Fe(II)-oxidizers metabolically outcompete photoferrotrophs for dissolved Fe(II). Moreover, the nitrate-reducing Fe(II)-oxidizers inhibit photoferrotrophy via the production of toxic nitric oxide (NO). Four different photoferrotrophs, representing both green sulfur and purple non-sulfur bacteria, are susceptible to this toxic effect despite having genomic capabilities for NO detoxification. Indeed, despite NO detoxification mechanisms being ubiquitous in some groups of phototrophs at the genomic level (e.g. Chlorobi and Cyanobacteria) it is likely they would still be influenced by NO stress. We suggest that the production of NO during nitrate-reducing Fe(II) oxidation in ferruginous environments represents an as yet unreported control on the activity of photoferrotrophs in the ancient oceans and thus the mechanisms driving precipitation of BIF.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,310
Score d'incertitude au seuil0,991

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0100,000

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.

Tête enseignante Opus0,008
Tête enseignante GPT0,183
Écart entre enseignants0,175 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations4
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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