MICROBIAL DIVERSITY AND COMMUNITY COMPOSITION IN THE OPEN OCEAN AND MARINE SEDIMENT
Notice bibliographique
Résumé
Over the last fifteen years, there has been a large increase in the literature on microbial community composition in marine sediment (Inagaki et al., 2006, 2015; Biddle et al., 2012; Briggs et al., 2012; Breucker et al., 2013; Lloyd, 2014; Teske et al., 2014; Nunoura et al., 2016; Walsh et al., 2016; Petro et al., 2017; Harrison et al., 2018; Hoshino et al., 2020), and seawater (Quaiser et al., 2011; Hamdan et al., 2013; Walsh et al., 2016; Medina-Silva et al., 2018; Mestre et al., 2018; Quero et al., 2019). As molecular study of these biomes progresses, and the tools available for detailed analyses expand, it has become important to evaluate those tools for their effectiveness and limitations. By combining environmental microbial investigations with evaluation of some of the most common genetic protocols, I have characterized microbial diversity and community composition in (i) Pacific, Atlantic, and Arctic seawater and (ii) Pacific and Atlantic sediment, and I have identified the common results obtainable using (i) two different 16S ribosomal RNA gene (rRNA) hypervariable regions of interest, and (ii) the two amplicon analysis pipelines most commonly used to determine microbial diversity and community composition. My first manuscript, “Influence of 16S rRNA Hypervariable Region on Estimates of Bacterial Diversity and Community Composition in Seawater and Marine Sediment”, looks at the bacterial diversity and community composition of deep-ocean sediment and overlying seawater from one site in the Central North Atlantic and one site in the Equatorial Pacific. In each case, we amplified both the V4 and V6 hypervariable regions of the 16S rRNA gene of each sample and clustered the sequences into operational taxonomic units (OTUs) of 97% similarity. In doing so, we determined that while OTU-level diversity metrics and community composition are quite different between the two tags, (i) vertical patterns of relative diversity are broadly the same, (ii) community composition is very similar for both tags at the class level, and (iii) while the open ocean communities are very similar between the Pacific and Atlantic oceans, the sediment communities of each ocean differ greatly. My second manuscript, “Patterns of Relative Bacterial Richness and Community Composition in Seawater and Marine Sediment are Robust for both Operational Taxonomic Units and Amplicon Sequence Variants”, examines how the choice of bioinformatic analysis pipeline affects characterization of taxonomic richness and community composition in seawater (from 12 sites in the North Atlantic Ocean and Canadian Arctic) and sediment
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».