Bacterial anomalies in seabed sediments associated with deep water hydrocarbon seepage
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT Deep sea hydrocarbon seep detection relies predominantly on geochemical analyses of seabed marine sediment cores to identify the presence of gas or oil. The presence of seeping hydrocarbons in these locations alters resident microbial community structure, leading to culture-based biodegradation assays as a complement to geochemical tools for seep detection. Biodiversity surveys of microbial communities can offer a similar proxy for seeping hydrocarbons, but this strategy has not been extensively investigated in deep water settings. In this study, 16S rRNA gene sequencing of bacterial communities was performed on sediment cores obtained in >2500 m water depth at 43 different locations in the NW Atlantic Ocean. Core samples from as deep as 10 metres below seafloor (mbsf) were assessed for gas composition, gas isotopes and liquid hydrocarbons. Over 650 bacterial 16S rRNA gene amplicon libraries were constructed from different sediment depths at these locations. Select sites showed strong evidence for the presence of thermogenic or biogenic hydrocarbons such that bacterial population analyses revealed significant differences between hydrocarbon seep and non-seep locations. Specific bacterial indicators were associated with different sediment depth intervals. Caldatribacteriota and Campilobacterota OTUs were observed in high relative sequence abundance in hydrocarbon seep sediments, particularly in the 20-50 cmbsf interval. Furthermore, these groups were differentially abundant between sites with thermogenic and biogenic hydrocarbons. The patterns revealed here suggest that microbial screening has the potential to play a key role in hydrocarbon seep detection and characterisation in remote deep-sea environments.
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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) | 0,001 | 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 ».