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Enregistrement W4404085292 · doi:10.3389/fmicb.2024.1481702

Specialized Bacteroidetes dominate the Arctic Ocean during marine spring blooms

2024· article· en· W4404085292 sur OpenAlexafffund
Álvaro Redondo-Río, C. J. Mundy, Javier Tamames, Carlos Pedrós‐Alió

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Microbiology · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueMicrobial Community Ecology and Physiology
Établissements canadiensUniversity of Manitoba
Organismes subventionnairesCentro Nacional de BiotecnologíaAgencia Estatal de InvestigaciónNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaMinisterio de Economía y Competitividad
Mots-clésBacteroidetesBiologyPlanctomycetesBacterioplanktonPhytoplanktonEcologyMetagenomicsArcticNutrientBiochemistry16S ribosomal RNABacteriaGeneticsGene

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A metagenomic time series from Arctic seawater was obtained from Dease Strait, to analyse the changes in bacterioplankton caused by the summer phytoplankton bloom. Bacterial clades specialized in the metabolism of polysaccharides, such as Bacteroidetes, became dominant along the bloom. These specialized taxa quickly displaced the microbial clades that dominate nutrient-poor waters during early spring, such as Archaea, Alpha-and Gammaproteobacteria. At the functional level, phyla Bacteroidetes, Planctomycetes, and Verrucomicrobia showed higher contents of polysaccharide-degradation functions. The Bacteroidetes community shifted toward species with higher polysaccharide-degrading capabilities, targeting algal polysaccharides in summer. Regarding transporters, Bacteroidetes dominated SusC-TonB transporters and had an exclusive family of glycoside-binding proteins (SusD). These proteins were used to identify polysaccharide-utilization loci that clustered transporters and polysaccharide-active enzymes, showing a higher level of specialization toward polysaccharide use. Altogether, these genomic features point to the genetic adaptations that promote the dominance of Bacteroidetes during phytoplankton blooms.

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 enseignants0,015
Score d'incertitude au seuil0,030

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
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 Opus0,004
Tête enseignante GPT0,193
Écart entre enseignants0,189 · 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

Citations6
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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