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Enregistrement W4400966704 · doi:10.1101/2024.07.22.604536

Aerobic methane production by methylotrophic <i>Methylotenera</i> in groundwater

2024· preprint· en· W4400966704 sur OpenAlexaff
Shengjie Li, Xiaoli Dong, Pauline Humez, Joanna Borecki, S. J. Birks, Cynthia McClain, Bernhard Mayer, Marc Strous, Muhe Diao

Notice bibliographique

RevuebioRxiv (Cold Spring Harbor Laboratory) · 2024
Typepreprint
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueMethane Hydrates and Related Phenomena
Établissements canadiensAlberta Biodiversity Monitoring InstituteProvincial Laboratory of Public HealthUniversity of AlbertaAlberta Environment and Protected AreasUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMethaneEcotypeEnvironmental chemistryAquiferGroundwaterAnaerobic oxidation of methanePhosphateBacteriaMethanotrophChemistryEcologyEnvironmental scienceBiologyGeologyBiochemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Methylotenera are signature denitrifiers and methylotrophs commonly found together with methanotrophic bacteria in lakes and freshwater sediments. Here we show that three distinct Methylotenera ecotypes were abundant in methane-rich, Pleistocene-aged groundwaters. Just like in surface water biomes, groundwater Methylotenera often co-occurred with methane-oxidizing bacteria, even though they were generally unable to denitrify. One abundant Methylotenera ecotype expressed a pathway for aerobic methane production from methylphosphonate. This phosphate-acquisition strategy was recently found to contribute to methane production in the oligotrophic, oxic upper ocean. Gene organization, phylogeny and 3D protein structure of the key enzyme, C-P lyase subunit PhnJ were consistent with a role in phosphate uptake. We conclude that phosphate may be a limiting nutrient in productive, methane rich aquifers and that methylphosphonate degradation can contribute to groundwater methane production.

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 enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,006

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 savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,201
Écart entre enseignants0,192 · 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

Citations0
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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