Metagenomic analysis of the microbial communities and associated network of nitrogen metabolism genes in the Ryukyu limestone aquifer
Notice bibliographique
Résumé
Abstract While microbial biogeochemical activities such as those involving denitrification and sulfate reduction have been considered to play important roles in material cycling in various aquatic ecosystems, our current understanding of the microbial community in groundwater ecosystems is remarkably insufficient. To assess the groundwater in the Ryukyu limestone aquifer of Okinawa Island, which is located in the southernmost region of Japan, we performed metagenomic analysis on the microbial communities at the three sites and screened for functional genes associated with nitrogen metabolism. 16S rRNA amplicon analysis showed that bacteria accounted for 94–98% of the microbial communities, which included archaea at all three sites. The bacterial communities associated with nitrogen metabolism shifted by month at each site, indicating that this metabolism was accomplished by the bacterial community as a whole. Interestingly, site 3 contained much higher levels of the denitrification genes such as narG and napA than the other two sites. This site was thought to have undergone denitrification that was driven by high quantities of dissolved organic carbon (DOC). In contrast, site 2 was characterized by a high nitrate-nitrogen (NO 3 -N) content and a low amount of DOC, and this site yielded a moderate amount of denitrification genes. Site 1 showed markedly low amounts of all nitrogen metabolism genes. Overall, nitrogen metabolism in the Ryukyu limestone aquifer was found to change based on environmental factors.
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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) | 0,001 | 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) | 0,000 | 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 ».