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Enregistrement W4395011909 · doi:10.1128/msystems.00083-24

Snow viruses and their implications on red snow algal blooms

2024· article· en· W4395011909 sur OpenAlexaboutno aff
Adam R. Barno, Kevin Green, Forest Rohwer, Cynthia B. Silveira

Notice bibliographique

RevuemSystems · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueBacteriophages and microbial interactions
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNASA Exoplanet Science InstituteNational Aeronautics and Space Administration
Mots-clésSnowSnowmeltBiologyTemperate climateEcologyAlgal bloomBacteriaPhytoplanktonGeneticsGeographyNutrient

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

ABSTRACT Algal blooms can give snowmelt a red color, reducing snow albedo and creating a runaway effect that accelerates snow melting. The occurrence of red snow is predicted to grow in polar and subpolar regions with increasing global temperatures. We hypothesize that these algal blooms affect virus-bacteria interactions in snow, with potential effects on snowmelt dynamics. A genomic analysis of double-stranded DNA virus communities in red and white snow from the Whistler region of British Columbia, Canada, identified 792 putative viruses infecting bacteria. The most abundant putative snow viruses displayed low genomic similarity with known viruses. We recovered the complete circular genomes of nine putative viruses, two of which were classified as temperate. Putative snow viruses encoded genes involved in energy metabolisms, such as NAD + synthesis and salvage pathways. In model phages, these genes facilitate increased viral particle production and lysis rates. The frequency of temperate phages was positively correlated with microbial abundance in the snow samples. These results suggest the increased frequency of temperate virus-bacteria interactions as microbial densities increase during snowmelt. We propose that this virus-bacteria dynamic may facilitate the red snow algae growth stimulated by bacteria. IMPORTANCE Microbial communities in red snow algal blooms contribute to intensifying snowmelt rates. The role of viruses in snow during this environmental shift, however, has yet to be elucidated. Here, we characterize novel viruses extracted from snow viral metagenomes and define the functional capacities of snow viruses in both white and red snow. These results are contextualized using the composition and functions observed in the bacterial communities from the same snow samples. Together, these data demonstrate the energy metabolism performed by viruses and bacteria in a snow algal bloom, as well as expand the overall knowledge of viral genomes in extreme environments.

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: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,014
Score d'incertitude au seuil0,029

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
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
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 Opus0,019
Tête enseignante GPT0,255
Écart entre enseignants0,237 · 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'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

Citations3
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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