Role of nitrogen cycling functional genes and their key influencing factors in eutrophic aquatic ecosystems
Notice bibliographique
Résumé
The nitrogen cycle, essential for the transformation and circulation of nitrogen, involves key processes such as nitrogen fixation, nitrification, denitrification, and ammonification. Microorganisms are crucial in these processes, influencing water quality through energy conversion and nitrogen cycling. Eutrophication, driven by human activities, increases exogenous nitrogen input, accelerating nitrogen cycling and loss, boosting greenhouse gas emissions, and impacting aquatic ecosystems. Functional genes in the nitrogen cycle, such as amoA (nitrification), nirS, nirK, nosZ (denitrification), and hzs and hzo (anaerobic ammonium oxidation), are indicators of nitrogen transformation in sediments. Environmental factors like temperature, dissolved oxygen (DO), organic matter content, nitrogen levels, pH, and salinity significantly influence these genes' expression and regulation. For example, temperature changes can affect nitrifying and denitrifying bacteria activities, DO levels impact microbial growth and metabolism, and higher organic matter content stimulates the expression of nitrogen cycle genes. Understanding how these environmental factors affect nitrogen cycling genes is crucial for addressing eutrophication in aquatic ecosystems. This review focuses on the adaptability and responses of nitrogen-associated functional microorganisms and genes environmental changes, offering theoretical insights and practical guidance for sustainable ecosystem management.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».