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Enregistrement W4392238310 · doi:10.1111/sed.13185

Carbonate microbialites and chemotrophic microbes: Insights from caves from south‐east China

2024· article· en· W4392238310 sur OpenAlexaff
Min Ren, Brian Jones, Xiaomin Nie, Xin Lin, Chuang Meng

Notice bibliographique

RevueSedimentology · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiquePaleontology and Stratigraphy of Fossils
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesFundamental Research Funds for the Central UniversitiesNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésCaveSpeleothemMicrobial matGeologyCalciteCarbonateChemosynthesisStalagmitePaleontologyGeochemistryEcologyCyanobacteriaBiologyHydrothermal ventChemistryBacteria

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

ABSTRACT Chemosynthetic microorganisms facilitate microbialite development in many caves throughout the world. In Youqin Cave and Tian'e Cave, located in the Carboniferous–Triassic carbonates on the South China Block, five Quaternary speleothems (stalagmite, stalactite and cave pearl) that are 2.3 to 11.0 cm long were examined for their petrographic, geochemical and microbiological features to reveal how chemotrophs contribute to microbialite growth. In the speleothems, millimetre‐sized stromatolites, thrombolites and calcified microbial mats are characterized by alternating light, calcitic microlaminae and dark, clay and organic‐rich calcite microlaminae. Filamentous (reticulate, smooth, nodular and helical), coccoid and bacilliform microbes, originally carried into the caves from surface soils, are more common in the dark microlaminae/clots than in the light microlaminae. 16S rRNA gene sequencing shows that the biotas in the microbialites are dominated by chemoorganotrophic heterotrophic bacteria, including primarily Sphingomonas , Crossiella and Acinetobacter , and rare Archaea. Diverse metabolic pathways of these prokaryotes, including ureolysis, denitrification and nitrite ammonification, contributed to increases in localized pH and/or dissolved inorganic carbon in these microenvironments, prompting carbonate precipitation. Development of the cave microbialites was probably controlled by the evolution of the cave microbial community as environmental conditions changed. Microbialite growth was probably mediated by the microorganisms that flourished on the speleothem surfaces during periods of low drip water rates and slow calcite precipitation. The change from microstromatolites to microthrombolites was probably linked to a decrease in cell populations in the microbial communities. These cave microbialites provide clear insights regarding the biogenicity and growth mechanisms of chemosynthetic microbialites. Given their association with chemolithotrophic activities that can date back to the Meso‐Archean, cave microbialites provide insights into the biogenicity and growth mechanisms of chemosynthesis‐based microbialites throughout geological history.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,166
Score d'incertitude au seuil0,998

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,007
Tête enseignante GPT0,191
Écart entre enseignants0,184 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations4
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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