Mortality by ribosomal sequencing (MoRS) provides a window into taxon-specific cell lysis
Notice bibliographique
Résumé
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.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
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 | 0,001 | 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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,015 | 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 ».