Comprehensive Metabolic and Taxonomic Reconstruction of an Ancient Microbial Mat From the McMurdo Ice Shelf (Antarctica) by Integrating Genetic, Metaproteomic and Lipid Biomarker Analyses
Notice bibliographique
Résumé
Paleobiological reconstructions based on molecular fossils may be limited by degradation processes causing differential preservation of biomolecules, the distinct taxonomic specificity of each biomolecule type, and analytical biases. Here, we combined the analysis of DNA, proteins and lipid biomarkers using 16S and 18S rRNA gene metabarcoding, metaproteomics and lipid analysis to reconstruct the taxonomic composition and metabolisms of a desiccated microbial mat from the McMurdo Ice Shelf (MIS) (Antarctica) dated ~1,000 years BP. The different lability, taxonomic resolution and analytical bias of each biomolecule type led to a distinct microbial community profile. DNA analysis showed selective preservation of DNA remnants from the most resistant taxa (e.g., spore-formers). In contrast, the proteins profile revealed microorganisms missed by DNA sequencing, such as Cyanobacteria , and showed a microbial composition similar to fresh microbial mats in the MIS. Lipid hydrocarbons also confirmed Cyanobacteria and suggested the presence of mosses or vascular plant remnants from a period in Antarctica when the climate was warmer (e.g., Mid-Miocene or Eocene). The combined analysis of the three biomolecule types also revealed diverse metabolisms that operated in the microbial mat before desiccation: oxygenic and anoxygenic photosynthesis, nitrogen fixation, nitrification, denitrification, sulfur reduction and oxidation, and methanogenesis. Therefore, the joint analysis of DNA, proteins and lipids resulted in a powerful approach that improved taxonomic and metabolic reconstructions overcoming information gaps derived from using individual biomolecules types.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 tête enseignante, 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 ».