16s rRNA gene sequence analysis of the microbial community on microplastic samples from the North Atlantic and Great Pacific Garbage Patches
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT The exponential increase in plastic production has led to their accumulation in the environment, particularly in oceans, polluting these environments from the shore to the open ocean and even sea ice in the pole regions. We compared microbial communities on plastic particles, known as “Plastisphere”, collected from the Atlantic and Pacific oceans gyres in the Summer of 2019 and subsequently looked for potential plastic degraders. We applied a 16S rRNA amplicon sequencing approach to decipher differences and similarities in colonization behaviour between these two gyres. Two polymer types include plastics: polyethylene (PE) and polypropylene (PP). We found that microbes differed significantly between the two oceans and identified thirty-two differentially abundant taxa at the class level. Proteobacteria, Cyanobacteria and Bacteroidota were the most prominent relative abundant phyla in the two oceans. Finally, according to the current literature, we found 40 genera documented as potential plastic degraders. This study highlights the importance of the biogeographical location with respect to microbial colonization patterns of marine plastic debris, differing even in the open oceans. Furthermore, the wide distribution of potential plastic-degrading bacteria was shown.
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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 ».