Penerapan Teknik Imotilisasi Menggunakan Acepromazine dalam Transportasi Kering Ikan Nila (Oreochromis niloticus) dengan Pembedaan Jenis Kelamin
Notice bibliographique
Résumé
The deep terrestrial subsurface, hundreds of meters to kilometers below the surface, is characterized by oligotrophic conditions, dark and often anoxic settings, with fluctuating pH, salinity, and water availability. Despite this, microbial populations are detected and active, contributing to biogeochemical cycles over geological time. Because it is extremely difficult to access the deep biosphere, little is known about the identity and metabolisms of these communities, although they likely possess unknown pathways and might interfere with deep waste deposits. Therefore, we analyzed rock and groundwater microbial communities from deep, isolated brine aquifers in two regions dating back to the Ordovician and Devonian, using amplicon and whole genome sequencing. We observed significant differences in diversity and community structure between both regions, suggesting an impact of site age and composition. The deep hypersaline groundwater did not contain typical halophilic bacteria, and genomes suggested pathways involved in protein and hydrocarbon degradation, and carbon fixation. We identified mainly one strategy to cope with osmotic stress: compatible solute uptake and biosynthesis. Finally, we detected many bacteriophage families, potentially indicating that bacteria are infected. However, we also found auxiliary metabolic genes in the viral genomes, probably conferring an advantage to the infected hosts.
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) | 0,001 | 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 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 ».