Environmental paleomicrobiology: using <scp>DNA</scp> preserved in aquatic sediments to its full potential
Notice bibliographique
Résumé
In-depth knowledge about spatial and temporal variation in microbial diversity and function is needed for a better understanding of ecological and evolutionary responses to global change. In particular, the study of microbial ancient DNA preserved in sediment archives from lakes and oceans can help us to evaluate the responses of aquatic microbes in the past and make predictions about future biodiversity change in those ecosystems. Recent advances in molecular genetic methods applied to the analysis of historically deposited DNA in sediments have not only allowed the taxonomic identification of past aquatic microbial communities but also enabled tracing their evolution and adaptation to episodic disturbances and gradual environmental change. Nevertheless, some challenges remain for scientists to take full advantage of the rapidly developing field of paleo-genetics, including the limited ability to detect rare taxa and reconstruct complete genomes for evolutionary studies. Here, we provide a brief review of some of the recent advances in the field of environmental paleomicrobiology and discuss remaining challenges related to the application of molecular genetic methods to study microbial diversity, ecology, and evolution in sediment archives. We anticipate that, in the near future, environmental paleomicrobiology will shed new light on the processes of microbial genome evolution and microbial ecosystem responses to quaternary environmental changes at an unprecedented level of detail. This information can, for example, aid geological reconstructions of biogeochemical cycles and predict ecosystem responses to environmental perturbations, including in the context of human-induced global changes.
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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) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,011 | 0,007 |
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».