Microbial communities of Auka hydrothermal sediments shed light on vent biogeography and the evolutionary history of thermophily
Notice bibliographique
Résumé
Hydrothermal vents have been key to our understanding of the limits of life, and the metabolic and phylogenetic diversity of thermophilic organisms. Here we used environmental metagenomics combined with analysis of physicochemical data and 16S rRNA gene amplicons to characterize the sediment-hosted microorganisms at the recently discovered Auka vents in the Gulf of California. We recovered 325 metagenome assembled genomes (MAGs) representing 54 phyla, over 30% of those currently known, showing the microbial community in Auka hydrothermal sediments is highly diverse. 16S rRNA gene amplicon screening of 224 sediment samples across the vent field indicates that the MAGs retrieved from a single site are representative of the microbial community in the vent field sediments. Metabolic reconstruction of a vent-specific, deeply branching clade within the Desulfobacterota suggests these organisms metabolize sulfur using novel octaheme cytochrome-c proteins related to hydroxylamine oxidoreductase. Community-wide comparison between Auka MAGs and MAGs from Guaymas Basin revealed a remarkable 20% species-level overlap, suggestive of long-distance species transfer over 400 km and subsequent sediment colonization. Optimal growth temperature prediction on the Auka MAGs, and thousands of reference genomes, shows that thermophily is a trait that has evolved frequently. Taken together, our Auka vent field results offer new perspectives on our understanding of hydrothermal vent microbiology.
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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) | 0,000 | 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 ».