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Enregistrement W4407618297 · doi:10.1101/2025.02.13.638167

Planetary-scale heterotrophic microbial community modeling assesses metabolic synergy and viral impacts

2025· preprint· en· W4407618297 sur OpenAlexaff
Antoine Régimbeau, Funing Tian, Garrett J. Smith, James A. Riddell, Constanza Andreani, Philippe Bordron, Cristina Howard‐Varona, Abdelhalim Larhlimi, Enrico Ser‐Giacomi, Camille Trottier, Lionel Guidi, Steven Hallam, Daniele Iudicone, Eric Karsenti, Alejandro Maass, Matthew B. Sullivan, Damien Eveillard

Notice bibliographique

RevuebioRxiv (Cold Spring Harbor Laboratory) · 2025
Typepreprint
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueMicrobial Community Ecology and Physiology
Établissements canadiensUniversity of British ColumbiaUniversity of British Columbia Hospital
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésScale (ratio)Environmental scienceOceanographyEnvironmental resource managementGeographyGeologyCartography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract The oceans buffer against climate change via biogeochemical cycles underpinned by microbial metabolic activities. While planetary-scale surveys provide baseline microbiome data, inferring metabolic and biogeochemical impacts remains challenging. Genome-scale modeling has addressed analogous issues at the cellular level, highlighting key metabolic reactions contingent upon specific ‘environmental’ conditions. Here we adapt this mechanistic modeling framework towards analyzing global ocean microbial communities to reveal metabolic processes predicted to maintain ecosystem functioning. To achieve this, we developed a genome-scale ‘superorganism’ metabolic model for each TARA Ocean metagenome or metatranscriptome (i.e., limited to reactions known from heterotrophic prokaryotes and viruses), and evaluated these models to establish a community-wide ‘metabolic phenotype’ for each sample. To validate, we showed that even with reaction-mappable genes only (∼1/4 of the total genes), model composition revealed metabolism-inferred ecological zones that matched taxonomy-inferred zones. Model inferred metabolic phenotypes revealed reaction cooperation associated with microbial metabolism and organism diversity. These phenotypes also suggest elevated ecological roles for viruses as model predictions suggest they genomically target community-critical metabolic reactions that underpin metabolic phenotype stability, and also demonstrate that, as metabolites are better understood, immediate estimates could be made for where viruses remineralize versus sink carbon. While this new constraints-based, agile, and mechanistic modeling framework is highly upgradable, it already begins to convert molecular-scale environmental omics data to ecological and even planetary-scale biogeochemical features that will better bring microbes and their viruses into Earth system and climate models.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,018

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,216
Écart entre enseignants0,202 · 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'étudeSimulation ou modélisation
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
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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