The Study of Microbial Environmental Processes Related to the Natural Attenuation of Uranium at the Rifle Site using Systems-level Biology
Notice bibliographique
Résumé
Microbes exist in communities in the environment where they are fundamental drivers of global carbon, nutrient and metal cycles. In subsurface environments, they possess significant metabolic potential to affect these global cycles including the transformation of radionuclides. This study examined the influence of microbial communities in sediment zones undergoing biogeochemical cycling of carbon, nutrients and metals including natural attenuation of uranium. This study examined the relationship of both the microbiota (taxonomy) and their metabolic capacity (function) in driving carbon, nutrient and metal cycles including uranium reduction at the Department of Energy (DOE) Rifle Integrated Field Research Challenge (RIFRC). Objectives of this project were: 1) to apply systems-level biology through application of ‘metaomics’ approaches (collective analyses of whole microbial community DNA, RNA and protein) to the study of microbial environmental processes and their relationship to C, N and metals including the influence of microbial communities on uranium contaminant mobility in subsurface settings undergoing natural attenuation, 2) improve methodologies for data generation using metaomics (collectively metagenomics, metatranscriptomics and proteomics) technologies and analysis and interpretation of that data and 3) use the data generated from these studies towards microbial community-scale metabolic modeling. The strategy for examining these subsurface microbial communities was to generate sequence reads from microbial community DNA (metagenomics or whole genome shotgun sequencing (WGS)) and RNA (metatranscriptomcs or RNAseq) and protein information using proteomics. Results were analyzed independently and through computational modeling. Overall, the community model generated information on the microbial community structure that was observed using metaomic approaches at RIFRC sites and thus provides an important framework for continued community modeling development. The model as created is capable of predicting the response of the community structure in changing environments such as anoxic/oxic conditions or limitations by carbon or nutrients. The ability to more accurately model these responses is critical to understanding carbon and energy flows in an ecosystem is critical towards improving our ability to make predictions that can be used to design more efficient remediation and management strategies, and better understand the implications of environmental perturbations on these ecosystems.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».