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Enregistrement W4292300129 · doi:10.1038/s41467-022-32503-w

Phylogenetically and catabolically diverse diazotrophs reside in deep-sea cold seep sediments

2022· article· en· W4292300129 sur OpenAlexaff
Xiyang Dong, Chuwen Zhang, Yongyi Peng, Hongxi Zhang, Ling-Dong Shi, Guangshan Wei, Casey R. J. Hubert, Yong Wang, Chris Greening

Notice bibliographique

RevueNature Communications · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueMethane Hydrates and Related Phenomena
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésDiazotrophNitrogen fixationCold seepArchaeaBiologyMetagenomicsNitrogenaseMicrobial matEcologyBacteriaGenePaleontologyCyanobacteriaMethaneGenetics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Microbially mediated nitrogen cycling in carbon-dominated cold seep environments remains poorly understood. So far anaerobic methanotrophic archaea (ANME-2) and their sulfate-reducing bacterial partners (SEEP-SRB1 clade) have been identified as diazotrophs in deep sea cold seep sediments. However, it is unclear whether other microbial groups can perform nitrogen fixation in such ecosystems. To fill this gap, we analyzed 61 metagenomes, 1428 metagenome-assembled genomes, and six metatranscriptomes derived from 11 globally distributed cold seeps. These sediments contain phylogenetically diverse nitrogenase genes corresponding to an expanded diversity of diazotrophic lineages. Diverse catabolic pathways were predicted to provide ATP for nitrogen fixation, suggesting diazotrophy in cold seeps is not necessarily associated with sulfate-dependent anaerobic oxidation of methane. Nitrogen fixation genes among various diazotrophic groups in cold seeps were inferred to be genetically mobile and subject to purifying selection. Our findings extend the capacity for diazotrophy to five candidate phyla (Altarchaeia, Omnitrophota, FCPU426, Caldatribacteriota and UBA6262), and suggest that cold seep diazotrophs might contribute substantially to the global nitrogen balance.

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)0,000
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 enseignants0,402
Score d'incertitude au seuil0,844

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,248
Écart entre enseignants0,238 · 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

Citations132
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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