Shifts in functional traits and interactions patterns of soil methane‐cycling communities following forest‐to‐pasture conversion in the Amazon Basin
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Deforestation threatens the integrity of the Amazon biome and the ecosystem services it provides, including greenhouse gas mitigation. Forest‐to‐pasture conversion has been shown to alter the flux of methane gas (CH4) in Amazonian soils, driving a switch from acting as a sink to a source of atmospheric CH4. This study aimed to better understand this phenomenon by investigating soil microbial metagenomes, focusing on the taxonomic and functional structure of methane‐cycling communities. Metagenomic data from forest and pasture soils were combined with measurements of in situ CH4 fluxes and soil edaphic factors and analysed using multivariate statistical approaches. We found a significantly higher abundance and diversity of methanogens in pasture soils. As inferred by co‐occurrence networks, these microorganisms seem to be less interconnected within the soil microbiota in pasture soils. Metabolic traits were also different between land uses, with increased hydrogenotrophic and methylotrophic pathways of methanogenesis in pasture soils. Land‐use change also induced shifts in taxonomic and functional traits of methanotrophs, with bacteria harbouring genes encoding the soluble form of methane monooxygenase enzyme (sMMO) depleted in pasture soils. Redundancy analysis and multimodel inference revealed that the shift in methane‐cycling communities was associated with high pH, organic matter, soil porosity and micronutrients in pasture soils. These results comprehensively characterize the effect of forest‐to‐pasture conversion on the microbial communities driving the methane‐cycling microorganisms in the Amazon rainforest, which will contribute to the efforts to preserve this important biome.
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 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 ».