Bacterial, Archaeal, and Eukaryote Diversity in Planktonic and Sessile Communities Inside an Abandoned and Flooded Iron Mine (Quebec, Canada)
Notice bibliographique
Résumé
Abandoned and flooded ore mines are examples of hostile environments (cold, dark, oligotrophic, trace metal) with a potential vast diversity of microbial communities rarely characterized. This study aimed to understand the effects of depth, the source of water (surface or groundwater), and abiotic factors on the communities present in the old Forsyth iron mine in Quebec (Canada). Water and biofilm samples from the mine were sampled by a team of technical divers who followed a depth gradient (0 to 183 m deep) to study the planktonic and sessile communities’ diversity and structure. We used 16S/18S rRNA amplicon to characterize the taxonomic diversity of Bacteria, Archaea, and Eukaryotes. Our results show that depth was not a significant factor explaining the difference in community composition observed, but lifestyle (planktonic/sessile) was. We discovered a vast diversity of microbial taxa, with taxa involved in carbon- and sulfur-cycling. Sessile communities seem to be centered on C1-cycling with fungi and heterotrophs likely adapted to heavy-metal stress. Planktonic communities were dominated by ultra-small archaeal and bacterial taxa, highlighting harsh conditions in the mine waters. Microbial source tracking indicated sources of communities from surface to deeper layers and vice versa, suggesting the dispersion of organisms in the mine, although water connectivity remains unknown.
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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 | 0,000 | 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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,002 |
| 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 tête enseignante, 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 ».