Viruses direct carbon cycling in lake sediments under global change
Notice bibliographique
Résumé
Global change is altering the vast amount of carbon cycled by microbes between land and freshwater, but how viruses mediate this process is poorly understood. Here, we show that viruses direct carbon cycling in lake sediments, and these impacts intensify with future changes in water clarity and terrestrial organic matter (tOM) inputs. Using experimental tOM gradients within sediments of a clear and a dark boreal lake, we identified 156 viral operational taxonomic units (vOTUs), of which 21% strongly increased with abundances of key bacteria and archaea, identified via metagenome-assembled genomes (MAGs). MAGs included the most abundant prokaryotes, which were themselves associated with dissolved organic matter (DOM) composition and greenhouse gas (GHG) concentrations. Increased abundances of virus-like particles were separately associated with reduced bacterial metabolism and with shifts in DOM toward amino sugars, likely released by cell lysis rather than higher molecular mass compounds accumulating from reduced tOM degradation. An additional 9.6% of vOTUs harbored auxiliary metabolic genes associated with DOM and GHGs. Taken together, these different effects on host dynamics and metabolism can explain why abundances of vOTUs rather than MAGs were better overall predictors of carbon cycling. Future increases in tOM quantity, but not quality, will change viral composition and function with consequences for DOM pools. Given their importance, viruses must now be explicitly considered in efforts to understand and predict the freshwater carbon cycle and its future under global environmental change.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,000 | 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 ».