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Enregistrement W4280526925 · doi:10.3389/fmars.2022.867310

Pathway-Centric Analysis of Microbial Metabolic Potential and Expression Along Nutrient and Energy Gradients in the Western Atlantic Ocean

2022· article· en· W4280526925 sur OpenAlexafffund
Maria A. Cavaco, Maya P. Bhatia, Alyse K. Hawley, Mónica Torres-Beltrán, Winifred M. Johnson, Krista Longnecker, Kishori M. Konwar, Elizabeth B. Kujawinski, Steven Hallam

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Marine Science · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueMicrobial Community Ecology and Physiology
Établissements canadiensGenome British ColumbiaUniversity of British Columbia, Okanagan CampusUniversity of British ColumbiaUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaU.S. Department of EnergyAlberta InnovatesDivision of Ocean SciencesJoint Genome InstituteCanadian Institute for Advanced ResearchNational Science Foundation
Mots-clésBiogeochemical cycleMetabolic pathwayTransectBiologyWater columnDeep seaMetagenomicsEcologyOceanographyGeneGeologyGenetics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Microbial communities play integral roles in driving nutrient and energy transformations in the ocean, collectively contributing to fundamental biogeochemical cycles. Although it is well known that these communities are stratified within the water column, there remains limited knowledge of how metabolic pathways are distributed and expressed. Here, we investigate pathway distribution and expression patterns from surface (5 m) to deep dark ocean (4000 m) at three stations along a 2765 km transect in the western South Atlantic Ocean. This study is based on new data, consisting of 43 samples for 16S rRNA gene sequencing, 20 samples for metagenomics and 19 samples for metatranscriptomics. Consistent with previous observations, we observed vertical zonation of microbial community structure largely partitioned between light and dark ocean waters. The metabolic pathways inferred from genomic sequence information and gene expression stratified with depth. For example, expression of photosynthetic pathways increased in sunlit waters. Conversely, expression of pathways related to carbon conversion processes, particularly those involving recalcitrant and organic carbon degradation pathways (i.e., oxidation of formaldehyde) increased in dark ocean waters. We also observed correlations between indicator taxa for specific depths with the selective expression of metabolic pathways. For example, SAR202, prevalent in deep waters, was strongly correlated with expression of the methanol oxidation pathway. From a biogeographic perspective, microbial communities along the transect encoded similar metabolic potential with some latitudinal stratification in gene expression. For example, at a station influenced by input from the Amazon River, expression of pathways related to oxidative stress was increased. Finally, when pairing distinct correlations between specific particulate metabolites (e.g., DMSP, AMP and MTA) and both the taxonomic microbial community and metatranscriptomic pathways across depth and space, we were able to observe how changes in the marine metabolite pool may be influenced by microbial function and vice versa. Taken together, these results indicate that marine microbial communities encode a core repertoire of widely distributed metabolic pathways that are differentially regulated along nutrient and energy gradients. Such pathway distribution patterns are consistent with robustness in microbial food webs and indicate a high degree of functional redundancy.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,014
Score d'incertitude au seuil0,314

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,002
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,004
Tête enseignante GPT0,186
Écart entre enseignants0,182 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations9
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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