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Enregistrement W4321598394 · doi:10.1038/s42003-023-04597-5

Network analysis of 16S rRNA sequences suggests microbial keystone taxa contribute to marine N2O cycling

2023· article· en· W4321598394 sur OpenAlexafffundabout
Brett D. Jameson, Sheryl Murdock, Qixing Ji, Catherine Stevens, Damian S. Grundle, S. Kim Juniper

Notice bibliographique

RevueCommunications Biology · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueMicrobial Community Ecology and Physiology
Établissements canadiensOcean Networks Canada SocietyUniversity of Victoria
Organismes subventionnairesCanadian Network for Research and Innovation in Machining Technology, Natural Sciences and Engineering Research Council of CanadaDeutsche Forschungsgemeinschaft
Mots-clésAnoxic watersEcologyDenitrificationWater columnNitrogen cycleBiologyKeystone speciesMicrobial ecologyBiogeochemical cycleAnammoxNitrous-oxide reductaseMicrobial population biologyCyclingBiogeochemistryNitrificationEcosystemEnvironmental scienceNitrateChemistryNitrite reductaseDenitrifying bacteriaNitrate reductaseGeographyNitrogen

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract The mechanisms by which large-scale microbial community function emerges from complex ecological interactions between individual taxa and functional groups remain obscure. We leveraged network analyses of 16S rRNA amplicon sequences obtained over a seven-month timeseries in seasonally anoxic Saanich Inlet (Vancouver Island, Canada) to investigate relationships between microbial community structure and water column N2O cycling. Taxa separately broadly into three discrete subnetworks with contrasting environmental distributions. Oxycline subnetworks were structured around keystone aerobic heterotrophs that correlated with nitrification rates and N2O supersaturations, linking N2O production and accumulation to taxa involved in organic matter remineralization. Keystone taxa implicated in anaerobic carbon, nitrogen, and sulfur cycling in anoxic environments clustered together in a low-oxygen subnetwork that correlated positively with nitrification N2O yields and N2O production from denitrification. Close coupling between N2O producers and consumers in the anoxic basin is indicated by strong correlations between the low-oxygen subnetwork, PICRUSt2-predicted nitrous oxide reductase (nosZ) gene abundances, and N2O undersaturation. This study implicates keystone taxa affiliated with common ODZ groups as a potential control on water column N2O cycling and provides a theoretical basis for further investigations into marine microbial interaction networks.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,023
Score d'incertitude au seuil0,046

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,030
Tête enseignante GPT0,306
Écart entre enseignants0,276 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations10
Publié2023
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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