Microbially driven fate of terrigenous particulate organic matter in oceans
Notice bibliographique
Résumé
Abstract A long‐standing enigma in oceanography is why terrestrial organic matter is “missing” in the global ocean, despite the considerable discharge into it every year. Although some explanations, such as mineralogical composition, hydrodynamic processes, and priming effect, have been proposed, we hypothesize that the essential mechanism behind the missing organic matter is microbial processing, for which the underlying coupled geochemical, molecular, and genetic evidence is unknown. An ultra‐large‐volume, long‐term river–seawater stratified simulation system was constructed to unravel the microbially driven fate of terrigenous particulate organic matter (POM) in oceans. Analysis of combining the molecular with POM chemical composition data suggests that Bacteroidetes could act as pioneers in the processing of terrigenous POM in oceans, degrading high‐molecular‐weight, high‐carbon compounds such as polysaccharides. Remaining low‐molecular‐weight nitrogenous organic matter is subsequently degraded by Planctomycetes and Proteobacteria. Isotopic signals show that this preferential degradation causes a distinct “aging” effect of POM, and along with nitrification enhanced by remineralization, causes a decrease in the POM C : N ratio. Degradation of terrigenous POM and bacterial biomass biosynthesis leads to positive deviations in δ15N and δ13C. Relatively refractory hydrocarbons, aromatic compounds, and phenols are accumulated by microbial processes in this system. This study provides mechanistic insights into the missing chemical and isotopic signals and microbially driven fate of terrigenous POM in the ocean, with important implications for how riverine material input affects marine carbon and nitrogen cycling.
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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) | 0,001 | 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 ».