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Enregistrement W4402645337 · doi:10.5194/egusphere-2024-2338

Clouds influence the functioning of airborne microorganisms

2024· preprint· en· W4402645337 sur OpenAlexaff
Raphaëlle Péguilhan, Florent Rossi, Muriel Joly, Engy Nasr, Bérénice Batut, François Enault, Barbara Ervens, Pierre Amato

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typepreprint
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueMicrobial Community Ecology and Physiology
Établissements canadiensUniversité Laval
Organismes subventionnairesAgence Nationale de la Recherche
Mots-clésAtmosphere (unit)MicroorganismEnvironmental scienceAstrobiologyBiologyEnvironmental chemistryChemistryBacteriaMeteorologyPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract. Airborne micro-organisms can remain at altitude for several days exposed to multiple environmental constraints that prevent or limit microbial activity, the most important of which is probably the lack of available liquid water. Clouds, i.e. air masses containing liquid water, could offer more favorable conditions. In order to investigate the influence of clouds on the functioning of airborne microorganisms, we captured aerosols into a nucleic acid preservation buffer from a high-altitude mountain meteorological station during cloudy and clear conditions, and examined metatranscriptomes. The specificities of aeromicrobiome’s functioning in clouds compared to the clear atmosphere were then decrypted from differential functional expression analysis (DEA). The data reveal higher RNA-to-DNA content in clouds than in the clear atmosphere suggesting higher metabolic activity, and an overrepresentation of microbial transcripts related to energy metabolism, the processing of carbon and nitrogen compounds, intracellular signaling, metabolic regulations, transmembrane transports, and others. Stress response orients towards responses to osmotic shocks and starvation, rather than the defense against oxidants in clear atmosphere. Autophagy processes in eukaryotes, (macropexophagy, i.e. the recycling of peroxisomes) could help to alleviate the limited amounts of nutrients in the restricted microenvironments provided by cloud droplets. The whole phenomenon resembles the rapid resumption of microbial activity in dry soils after rewetting by rain, known as the "Birch effect", described here for the first time in the atmosphere. This work provides unprecedented information on the modulations of aeromicrobiome functioning in relation to atmospheric conditions. In addition of contributing to the processing and fate of chemical compounds in the atmosphere, cloud-induced modulations of biological processes could have ecological repercussions by shaping airborne microbial diversity and their capacity to invade surface 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 enseignants0,002
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)0,0010,000

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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,225
Écart entre enseignants0,216 · 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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