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Enregistrement W4396222528 · doi:10.20944/preprints202404.1897.v1

The Diversity and Extensive Presence of Culturable Anoxygenic Phototrophic Bacteria in Manitoba Marshes

2024· preprint· en· W4396222528 sur OpenAlexafffundabout
Katia Messner, Vladimir Yurkov

Notice bibliographique

RevuePreprints.org · 2024
Typepreprint
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueMicrobial Community Ecology and Physiology
Établissements canadiensUniversity of Manitoba
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésAnoxygenic photosynthesisPhototrophMarshDiversity (politics)EcologyBacteriaGeographyBotanyBiologyPolitical sciencePaleontologyWetland

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Marshes are an important ecosystem, acting as biodiversity hotspot, a carbon sink as well as a bioremediation site, breaking down anthropogenic waste such as antibiotics, metals and fertilizers. For participating in these metabolic activities and their capability to contribute to primary productivity, microorganisms in such habitats have become of interest to investigate. Since Proteobacteria were previously found to be abundant, and the waters are well-aerated and organic-rich, this study on the presence of anoxygenic phototrophic bacteria, purple non-sulfur bacteria or aerobic anoxygenic phototrophs in marshes was initiated. Samples were collected at 7 Manitoban sites and anoxygenic phototrophs were cultivated and preliminary enumerated. A group of 14 strains, which represented the phylogenetic diversity of the isolates was further physiologically investigated. Aerobic anoxygenic phototrophs and purple bacteria were present at each location and they belonged to the α- and β-Proteobacteria subphyla. Some were closely related to known heavy metal reducers (Brevundimonas) and xenobiotic decomposers (Novosphingobium, Sphingomonas). All were able to synthesize the photosynthetic complexes aerobically. This research highlights the diversity and potential contribution’s anoxygenic phototrophs make to the essential functions taking place in wetlands.

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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,852
Score d'incertitude au seuil0,295

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 technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
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 Opus0,069
Tête enseignante GPT0,277
Écart entre enseignants0,208 · 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

Citations1
Publié2024
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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