Lichen-associated microbial members are prevalent in the snow microbiome of a sub-arctic alpine tundra
Notice bibliographique
Résumé
Snow is the largest component of the cryosphere, with its cover and distribution rapidly decreasing over the last decade due to climate warming. It is imperative to characterize the snow (nival) microbial communities to better understand the role of microorganisms inhabiting these rapidly changing environments. Here, we investigated the core nival microbiome, the cultivable microbial members, and the microbial functional diversity of the remote Uapishka mountain range, a massif of alpine sub-arctic tundra and boreal forest. Snow samples were taken over a two-month interval along an altitude gradient with varying degree of anthropogenic traffic and vegetation cover. The core snow alpine tundra/boreal microbiome, which was present across all samples, constituted of Acetobacterales, Rhizobiales and Acidobacteriales bacterial orders, and of Mycosphaerellales and Lecanorales fungal orders, with the dominant fungal taxa being associated with lichens. The snow samples had low active functional diversity, with Richness values ranging from 0 to 19.5. The culture-based viable microbial enumeration ranged from 0 to 8.05 × 103 CFUs/mL. We isolated and whole-genome sequenced five microorganisms which included three fungi, one alga, and one potentially novel bacterium of the Lichenihabitans genus; all of which appear to be part of lichen-associated taxonomic clades.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».