Size-Fractionated Microbiome Structure in Subarctic Rivers and a Coastal Plume Across DOC and Salinity Gradients
Notice bibliographique
Résumé
Little is known about the microbial diversity of rivers that flow across the changing subarctic landscape. Using amplicon sequencing (rRNA and rRNA genes) combined with HPLC pigment analysis and physicochemical measurements, we investigated the diversity of two size fractions of planktonic Bacteria, Archaea and microbial eukaryotes along environmental gradients in the Great Whale River (GWR), Canada. This large subarctic river drains an extensive watershed that includes areas of thawing permafrost, and discharges into southeastern Hudson Bay as an extensive plume that gradually mixes with the coastal marine waters. The microbial communities differed by size-fraction (separated with a 3-μm filter), and clustered into three distinct environmental groups: (1) the GWR sites throughout a 150-km sampling transect; (2) the GWR plume in Hudson Bay; and (3) small rivers that flow through degraded permafrost landscapes. There was a downstream increase in taxonomic richness along the GWR, suggesting that sub-catchment inputs influence microbial community structure in the absence of sharp environmental gradients. Microbial community structure shifted across the salinity gradient within the plume, with changes in taxonomic composition and diversity. Rivers flowing through degraded permafrost had distinct physicochemical and microbiome characteristics, with allochthonous dissolved organic carbon explaining part of the variation in community structure. Finally, our analyses of the core microbiome indicated that while a substantial part of all communities consisted of generalists, most taxa had a more limited environmental range and may therefore be sensitive to ongoing change.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,000 | 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 ».