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Enregistrement W4303647440 · doi:10.1038/s41396-022-01327-3

Mortality by ribosomal sequencing (MoRS) provides a window into taxon-specific cell lysis

2022· article· en· W4303647440 sur OpenAlexafffund
Kevin Xu Zhong, Jennifer Wirth, Amy M. Chan, Curtis A. Suttle

Notice bibliographique

RevueThe ISME Journal · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueBacteriophages and microbial interactions
Établissements canadiensFisheries and Oceans CanadaUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesBritish Columbia Knowledge Development FundNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaCanada Foundation for InnovationGovernment of CanadaMinistry of Technology, Innovation and Citizens' ServicesTula FoundationGordon and Betty Moore Foundation
Mots-clésBiologyRibosomal RNATaxonPyrosequencingProchlorococcusLysisEcologyBotanySynechococcusZoologyCyanobacteriaBacteriaGeneticsGeneMolecular biology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Microbes are by far the dominant biomass in the world’s oceans and drive biogeochemical cycles that are critical to life on Earth. The composition of marine microbial communities is highly dynamic, spatially and temporally, with consequent effects on their functional roles. In part, these changes in composition result from viral lysis, which is taxon-specific and estimated to account for about half of marine microbial mortality. Here, we show that extracellular ribosomal RNA (rRNAext) is produced by viral lysis, and that specific lysed populations can be identified by sequencing rRNAext recovered from seawater samples. In ten seawater samples collected at five depths between the surface and 265 m during and following a phytoplankton bloom, lysis was detected in about 15% of 16,946 prokaryotic taxa, identified from amplicon sequence variants (ASVs), with lysis occurring in up to 34% of taxa within a water sample. The ratio of rRNAext to cellular rRNA (rRNAcell) was used as an index of taxon-specific lysis, and revealed that higher relative lysis was most commonly associated with copiotrophic bacteria that were in relatively low abundance, such as those in the genera Escherichia and Shigella spp., as well as members of the Bacteriodetes; whereas, relatively low lysis was more common in taxa that are often relatively abundant, such as members of the Pelagibacterales (i.e., SAR11 clade), cyanobacteria in the genus Synechococcus, and members of the phylum Thaumarchaeota (synonym, Nitrososphaerota) that comprised about 13–15% of the 16 S rRNA gene sequences below 30 m. These results provide an explanation for the long-standing conundrum of why highly productive bacteria that are readily isolated from seawater are often in very low abundance. The ability to estimate taxon-specific cell lysis will help explore the distribution and abundance of microbial populations in nature.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,857
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0150,000

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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,223
Écart entre enseignants0,209 · 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.

Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations26
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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