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Enregistrement W4205932502 · doi:10.3389/fmicb.2021.760282

Size-Fractionated Microbiome Structure in Subarctic Rivers and a Coastal Plume Across DOC and Salinity Gradients

2022· article· en· W4205932502 sur OpenAlexafffundabout
Marie‐Amélie Blais, Alex Matveev, Connie Lovejoy, Warwick F. Vincent

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Microbiology · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueMicrobial Community Ecology and Physiology
Établissements canadiensUniversité LavalCenter for Northern Studies
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaInternational Arctic Science CommitteeArcticNetCanada First Research Excellence FundInstitut national de la recherche scientifiqueUniversité Laval
Mots-clésSubarctic climateEcologyBayMicrobial population biologyEnvironmental scienceCommunity structureTransectPermafrostBeta diversitySpecies richnessOceanographyBiologyGeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,063
Score d'incertitude au seuil0,125

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,004
Tête enseignante GPT0,211
Écart entre enseignants0,207 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations17
Publié2022
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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