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Enregistrement W4402475579 · doi:10.1126/science.aab2661

Microbial dietary preference and interactions affect the export of lipids to the deep ocean

2024· article· en· W4402475579 sur OpenAlexafffund
Lars Behrendt, Uria Alcolombri, Jonathan E. Hunter, Steven Smriga, Tracy J. Mincer, Daniel P. Lowenstein, Yutaka Yawata, François J. Peaudecerf, Vicente I. Fernandez, Helen F. Fredricks, Henrik Almblad, Joe J. Harrison, Roman Stocker, Benjamin A. S. Van Mooy

Notice bibliographique

RevueScience · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueMicrobial Community Ecology and Physiology
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchNovo Nordisk FondenScience for Life LaboratoryNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaEuropean CommissionNational Science FoundationVetenskapsrådetGordon and Betty Moore FoundationSchweizerischer Nationalfonds zur Förderung der Wissenschaftlichen Forschung
Mots-clésMesopelagic zoneDeep seaDegradation (telecommunications)Carbon cycleBiologyFood scienceHeterotrophMicrobial population biologyBacteriaChemistryEcologyPelagic zoneEcosystemFishery

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Lipids comprise a significant fraction of sinking organic matter in the ocean and play a crucial role in the carbon cycle. Despite this, our understanding of the processes that control lipid degradation is limited. We combined nanolipidomics and imaging to study the bacterial degradation of diverse algal lipid droplets and found that bacteria isolated from marine particles exhibited distinct dietary preferences, ranging from selective to promiscuous degraders. Dietary preference was associated with a distinct set of lipid degradation genes rather than with taxonomic origin. Using synthetic communities composed of isolates with distinct dietary preferences, we showed that lipid degradation is modulated by microbial interactions. A particle export model incorporating these dynamics indicates that metabolic specialization and community dynamics may influence lipid transport efficiency in the ocean's mesopelagic zone.

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 enseignants0,002
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 savante0,0000,000
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 Opus0,024
Tête enseignante GPT0,268
Écart entre enseignants0,244 · 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

Citations23
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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