Impact of ionizing radiation on the environmental microbiomes of Chernobyl wetlands
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Radioactive contamination in the form of ionizing radiation can be a devastating pollutant because it has the potential to cause damage to DNA and other biomolecules. Anthropogenic sources of ionizing radiation include accidents in nuclear power plants, such as the one in Chernobyl 1986, which caused long-term radioactive pollution. Studies on animals within radioactive zones have provided us with a greater understanding of how wildlife can persevere despite chronic radiation exposure, however, we still know very little about the effects of radiation on the microbial communities in the environment. Here, we examined the impact of ionizing radiation and other environmental factors on the diversity and composition of environmental microbiomes in the wetlands of Chernobyl. We combined extensive field sampling along a gradient of radiation together with 16S rRNA high-throughput metabarcoding (Illumina NovaSeq). While radiation did not affect the alpha diversity of the microbiomes in sediment, soil, or water, it had a strong effect on the beta diversity, indicating that the microbial composition was affected by ionizing radiation. Specifically, we detected several microbial taxa that were more abundant in areas with high radiation levels within the Chernobyl Exclusion Zone, including bacteria and archaea known to be radioresistant. Overall, our results reveal the existence of rich and diverse microbiomes in Chernobyl wetlands, with multiple taxonomic groups that are able to thrive despite the radioactive contamination. Further field and laboratory-based approaches will help to forecast the functionality and re-naturalization dynamics of radiocontaminated environments.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| 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 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 ».