Bacterial anomalies associated with deep sea hydrocarbon seepage along the Scotian Slope
Notice bibliographique
Résumé
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 local redox stratification and microbial community structure. Cultivation-independent biodiversity surveys of microbial communities can offer a 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 Northwest Atlantic Ocean. Cores extending down to 10 m below seafloor (mbsf) were assessed for gas composition, gas isotopes and liquid hydrocarbons. Over 650 bacterial biodiversity libraries were constructed from different sediment depths at these locations. Sites with strong evidence for the presence of thermogenic or biogenic hydrocarbon seepage were reflected in bacterial population analyses that revealed significant differences between hydrocarbon seep and non-seep locations. Specific bacterial indicators were associated with different sediment depth intervals including Caldatribacteriota and Campilobacterota OTUs observed in high relative sequence abundance at 20-50 cmbsf in hydrocarbon seep sediments. These groups were differentially abundant between sites with thermogenic and biogenic hydrocarbon seepage.
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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 | 0,021 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,009 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,004 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,017 | 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».