Universal microbial reworking of dissolved organic matter along environmental gradients
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Soils are losing increasing amounts of carbon annually to freshwaters as dissolved organic matter (DOM), which, if degraded, can accelerate climate change. DOM is more susceptible to degradation closer to its source and becomes increasingly dominated by the same, difficult-to-degrade compounds as degradation proceeds. However, the processes underlying DOM degradation across environments are poorly understood. Here we found DOM changed similarly along soil-aquatic gradients irrespective of differences in environmental conditions. Using ultra-high-resolution mass spectrometry, we tracked DOM along soil depths and hillslope positions in forest headwater catchments and related its composition to soil microbiomes and physical chemistry. Along depths and hillslopes, carbohydrate-like and unsaturated hydrocarbon-like compounds increased in mass, suggestive of microbial reworking of plant material. More than half of the variation in the abundance of these compounds was related to the expression of genes essential for degrading plant-derived carbohydrates. Our results implicate continuous microbial reworking in shifting DOM towards universal compounds in soils. By synthesising data from the land-to-ocean continuum, we suggest these processes can generalise across ecosystems and spatiotemporal scales. Such general degradation patterns can be leveraged to predict DOM composition and its downstream reactivity along environmental gradients to inform management of soil-to-stream carbon losses.
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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 | 0,000 |
| 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 ».