Changes of organic matter composition in surface sediments from the Pearl River estuary to the coastal South China Sea revealed by rapid molecular screening using FTICR-MS
Notice bibliographique
Résumé
The Pearl River drains the second largest watershed in China, funnelling large amounts of freshwater and organic matter into the northern part of the South China Sea through an estuary characterized by pronounced biogeochemical gradients. In this study we analyzed organic extracts of surface sediments collected along land-sea transect that captures a transition from freshwater environment at the site of the Pearl River discharge, to marine settings at the most distal sampling point in the coastal South China Sea. Samples were analyzed using Fourier transform ion cyclotron mass spectrometry (FTICR-MS), to assess the molecular composition of the organic species present in the sediment and understand the sources and diagenesis of deposited organic matter. Results show a complex mixture of molecular markers, many of which can be used as proxies to distinguish between the freshwater and saline settings. For example, geochemical signal at the freshwater site is notably characterized by species belonging to hydrocarbon and sulphur-containing compound classes – these are likely markers of terrestrial, natural and/or anthropogenic organic matter inputs. On the other hand, samples from the coastal marine site bear a unique signature of putative tetrapyrrole species, molecular indicators of phytoplankton phaeopigments. Notably, some unusual and or novel species, such as sterenes and alkanones were putatively identified. These and other biomarkers species that can be detect using our single injection method provide convenient multiple proxies necessary for interpreting dynamic changes from land to the ocean, which have even been complicated by anthropogenic activities.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 ».