A metagenomic study of the bacteria in snow algae microbiomes
Notice bibliographique
Résumé
The bacterial communities found in snow algae blooms have been described in terms of their 16S rRNA gene community profiles, but little information exists on their metabolic potential. Previously, we reported that several bacterial taxa are common across snow algae blooms in the southwestern mountains of the Coast Range in British Columbia, Canada. Here, we further this work by reporting a partial bacterial metagenome from the same snow algal microbiomes. Using shotgun metagenomic data, we constructed metagenomically assembled bacterial genomes (MAGs). Of the total 54 binned MAGs, 28 were bacterial and estimated to be at least 50% complete based on single copy core genes. The 28 MAGs fell into five classes: Actinomycetia, Alphaproteobacteria, Bacteroidia, Betaproteobacteria, and Gammaproteobacteria. All MAGs were assigned to a class, 27 to an order, 25 to a family, 18 to a genus, and none to species. MAGs showed the potential to support algal growth by synthesizing B-vitamins and growth hormones. There was also widespread adaptation to the low oxygen environment of biofilms, including synthesis of high-affinity terminal oxidases and anaerobic pathways for cobalamin synthesis. Also notable were the absence of N2 fixation, and the presence of incomplete denitrification pathways suggestive of NO signalling within the microbiome.
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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 | 0,002 |
| 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 ».