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Enregistrement W4393152961 · doi:10.3389/fmars.2024.1328392

Uncovering the role of oxygen on organic carbon cycling: insights from a continuous culture study with a facultative anaerobic bacterioplankton species (Shewanella baltica)

2024· article· en· W4393152961 sur OpenAlexaff
Marie Maßmig, Carolina Cisternas‐Novoa, Anja Engel

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Marine Science · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueMarine and coastal ecosystems
Établissements canadiensMemorial University of Newfoundland
Organismes subventionnairesHelmholtz-Gemeinschaft
Mots-clésChemistryEnvironmental chemistryDissolved organic carbonAnaerobic respirationNitrateDenitrificationElectron acceptorNitriteHeterotrophAnaerobic exerciseNitrogenBacteriaBiologyBiochemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Deoxygenation is tied to organic carbon (Corg) supply and utilization in marine systems. Under oxygen-depletion, bacteria maintain Corg respiration using alternative electron acceptors such as nitrate. Since anaerobic respiration’s energy yield is lower, Corg remineralization may be reduced and its residence time increased. We investigated the influence of oxygen and alternative electron acceptors’ availability on Corg cycling by heterotrophic bacteria during a continuous culture experiment with Shewanella baltica, a facultative anaerobic γ-Proteobacteria in the Baltic Sea. We tested six different oxygen levels, from suboxic (<5 µmol L-1) to fully oxic conditions, using a brackish (salinity=14 g L-1) media supplied with high (HighN) or low (LowN) inorganic nitrogen concentrations relative to glucose as labile Corg source. Our results show that suboxia limited DOC (glucose) uptake and cell growth only under LowN, while higher availability of alternative electron acceptors seemingly compensated oxygen limitation under HighN. N-loss was observed under suboxia in both nitrogen treatments. Under HighN, N-loss was highest and a C:N loss ratio of ~2.0 indicated that Corg was remineralized via denitrification. Under LowN, the C:N loss ratio under suboxia was higher (~5.5), suggesting the dominance of other anaerobic respiration pathways, such as dissimilatory nitrate reduction to ammonium (DNRA). Bacterial growth efficiency was independent of oxygen concentration but higher under LowN (34 ± 3.0%) than HighN (26 ± 1.6%). Oxygen concentration also affected dissolved organic matter (DOM) cycling. Under oxic conditions, the release of dissolved combined carbohydrates was enhanced, and the amino acid-based degradation index (DI) pointed to more diagenetically altered DOM. Our results suggest bacterial Corg uptake in low-oxygen systems dominated by S. baltica can be limited by oxygen but compensated by high nitrate availability. Hence, suboxia diminishes Corg remineralisation only when alternative electron acceptors are lacking. Under high nitrate:Corg supply, denitrification leads to a higher N:C loss ratio, potentially counteracting eutrophication in the long run. Low nitrate:Corg supply may favour other anaerobic respiration pathways like DNRA, which sustains labile nitrogen in the system, potentially intensifying the cycle of eutrophication. Going forward, it will be crucial to establish the validity of our findings for S. baltica in natural systems with diverse organic substrates and microbial consortia.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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 savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,005
Tête enseignante GPT0,184
Écart entre enseignants0,179 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations5
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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