Metatranscriptomics reveals declines in ice cover influence winter viral community activity
Notice bibliographique
Résumé
Freshwater lakes are sentinels of environmental change, and climate change-driven declines in ice cover have been shown to disrupt aquatic communities and jeopardize ecosystem services. Viruses shape microbial communities and regulate biogeochemical cycles by acting as top-down controls, yet there is relatively little known about how declining ice cover will influence viral community activity. Lake Erie is a critical freshwater ecosystem and serves as a model system to assess how ice cover extent will affect winter limnology. We surveyed size selected surface water metatranscriptomes for conserved viral hallmark genes as a proxy for active virus populations and compared activity profiles between ice-covered and ice-free conditions from two contrasting winters. Active virus communities were present in both conditions, spanning diverse phylogenetic clades of bacteriophage ( Caudovirales ), giant viruses ( Nucleocytoviricota ), and RNA viruses ( Orthornavirae ). However, viral activity was significantly shaped by the extent of ice cover. Notably, viral richness and relative transcript abundance in the surface waters were reduced under ice relative to the ice-free conditions. Correlations with microbial community metrics suggest the differences in viral communities are at least in part driven by the decreased winter diatom bloom associated with declines in ice cover. Overall, our data suggest viral community activity is influenced by ice cover extent, and viruses may serve as sentinels of environmental disturbance and ecosystem response(s) to climate change.
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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 | 0,000 |
| 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) | 0,001 | 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 ».