The eukaryome of modern microbialites reveals distinct colonization across aquatic ecosystems
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Microbial diversity includes bacteria, archaea, eukaryotes, and viruses; however, protists are less studied for their impact and diversity within ecosystems. Protists have been suggested to shape the emergence and decline of ancient stromatolites. Modern microbialites offer a unique proxy to study the deposition of carbonate by microbial communities due to analog status for ancient ecosystems and their cosmopolitan abundance. We examined protists across aquatic ecosystems between freshwater (Kelly and Pavilion Lake in British Columbia, Canada) and marine microbialites (Shark Bay, Australia and Highborne Cay, Bahamas) to decipher the transition with respect to diversity and composition. While factors such as sequencing technology and primer-bias might influence our conclusions, we found that at the taxonomic compositional-level, the freshwater microbialite communities were clearly distinct from the marine microbialite communities. Chlorophytes were significantly more abundant in the freshwater microbialites, while saltwater microbialites communities were primarily composed of pennate diatoms. Despite the differences in taxonomic make-up, we can infer the convergent important role of these protists to microbialite community health and function. These results highlight not only the consistency and potential role of microbialite eukaryotic communities across geographic locations, but also that other factors such as salinity seem to be the main drivers of community composition.
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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 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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 ».