A global perspective on bacterial diversity in the terrestrial deep subsurface
Notice bibliographique
Résumé
While recent efforts to catalogue Earth’s microbial diversity have focused upon surface and marine habitats, 12–20 % of Earth’s biomass is suggested to exist in the terrestrial deep subsurface, compared to ~1.8 % in the deep subseafloor. Metagenomic studies of the terrestrial deep subsurface have yielded a trove of divergent and functionally important microbiomes from a range of localities. However, a wider perspective of microbial diversity and its relationship to environmental conditions within the terrestrial deep subsurface is still required. Our meta-analysis reveals that terrestrial deep subsurface microbiota are dominated by Betaproteobacteria, Gammaproteobacteria and Firmicutes , probably as a function of the diverse metabolic strategies of these taxa. Evidence was also found for a common small consortium of prevalent Betaproteobacteria and Gammaproteobacteria operational taxonomic units across the localities. This implies a core terrestrial deep subsurface community, irrespective of aquifer lithology, depth and other variables, that may play an important role in colonizing and sustaining microbial habitats in the deep terrestrial subsurface. An in silico contamination-aware approach to analysing this dataset underscores the importance of downstream methods for assuring that robust conclusions can be reached from deep subsurface-derived sequencing data. Understanding the global panorama of microbial diversity and ecological dynamics in the deep terrestrial subsurface provides a first step towards understanding the role of microbes in global subsurface element and nutrient cycling.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,004 |
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 ».