Rich diversity and active spatial–temporal dynamics of<i>Thalassiosira</i>species revealed by time-series metabarcoding analysis
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Thalassiosira is a species-rich genus in Bacillariophyta that not only contributes positively as primary producer, but also poses negative impacts on ecosystems by causing harmful algal blooms. Although taxonomical studies have identified a large number of Thalassiosira species, however, the composition of Thalassiosira species and their geographical distribution in marine ecosystems were not well understood due primarily to the lack of resolution of morphology-based approaches used previously in ecological expeditions. In this study, we systematically analyzed the composition and spatial–temporal dynamic distributions of Thalassiosira in the model marine ecosystem Jiaozhou Bay by applying metabarcoding analysis. Through analyzing samples collected monthly from 12 sampling sites, 14 Thalassiosira species were identified, including five species that were not previously reported in Jiaozhou Bay, demonstrating the resolution and effectiveness of metabarcoding analysis in ecological research. Many Thalassiosira species showed prominent temporal preferences in Jiaozhou Bay, with some displaying spring–winter preference represented by Thalassiosira tenera, while others displaying summer–autumn preference represented by Thalassiosira lundiana and Thalassiosira minuscula, indicating that the temperature is an important driving factor in the temporal dynamics. The application of metabarcoding analysis, equipped with appropriate molecular markers with high resolution and high specificity and databases of reference molecular marker sequences for potential all Thalassiosira species, will revolutionize ecological research of Thalassiosira species in Jiaozhou Bay and other marine ecosystems.
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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 | 0,002 |
| 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) | 0,000 | 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 ».