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Enregistrement W4281743052 · doi:10.3389/fmars.2022.907527

Potential Phosphorus Uptake Mechanisms in the Deep Sedimentary Biosphere

2022· article· en· W4281743052 sur OpenAlexafffund
D. Defforey, Benjamin Tully, Jason B. Sylvan, Barbara J. Cade‐Menun, Brandi Kiel Reese, Laura Zinke, Adina Paytan

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Marine Science · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueMarine and coastal ecosystems
Établissements canadiensAgriculture and Agri-Food Canada
Organismes subventionnairesAgriculture and Agri-Food CanadaCenter for Dark Energy Biosphere InvestigationsGeological Society of AmericaNational Science Foundation
Mots-clésPolyphosphatePyrophosphatePhosphorusInositolPhosphateSugar phosphatesChemistryMetabolismEnvironmental chemistryBiochemistryOrganic chemistryEnzyme

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Our understanding of phosphorus (P) dynamics in the deep subseafloor environment remains limited. Here we investigate potential microbial P uptake mechanisms in oligotrophic marine sediments beneath the North Atlantic Gyre and their effects on the relative distribution of organic P compounds as a function of burial depth and changing redox conditions. We use metagenomic analyses to determine the presence of microbial functional genes pertaining to P uptake and metabolism, and solution 31P nuclear magnetic resonance spectroscopy (31P NMR) to characterize and quantify P substrates. Phosphorus compounds or compound classes identified with 31P NMR include inorganic P compounds (orthophosphate, pyrophosphate, polyphosphate), phosphonates, orthophosphate monoesters (including inositol hexakisphosphate stereoisomers) and orthophosphate diesters (including DNA and phospholipid degradation products). Some of the genes identified include genes related to phosphate transport, phosphonate and polyphosphate metabolism, as well as phosphite uptake. Our findings suggest that the deep sedimentary biosphere may have adapted to take advantage of a wide array of P substrates and could play a role in the gradual breakdown of inositol and sugar phosphates, as well as reduced P compounds and polyphosphates.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,011

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,000
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 GPT0,174
Écart entre enseignants0,170 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations0
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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