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Enregistrement W4408219078 · doi:10.1128/spectrum.01561-24

Linking soil microbial genomic features to forest-to-pasture conversion in the Amazon

2025· article· en· W4408219078 sur OpenAlexfundno aff
Andressa M. Venturini, Júlia Brandão Gontijo, Louis Berrios, Jorge L. Mazza Rodrigues, Kabir Peay, Siu Mui Tsai

Notice bibliographique

RevueMicrobiology Spectrum · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueConservation, Biodiversity, and Resource Management
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesConselho Nacional de Desenvolvimento Científico e TecnológicoFundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São PauloCoordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível SuperiorCanadian Institute for Advanced Research
Mots-clésAmazon rainforestAgroforestryPastureGeographyEnvironmental scienceBiologyEcologyForestry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Amazonian soil microbial communities are known to be altered by land-use change. However, attempts to understand these impacts have focused on broader community alterations or the response of specific microbial groups. Here, we recovered and characterized 69 soil bacterial and archaeal metagenome-assembled genomes (MAGs) from three forests and three pastures of the Eastern Brazilian Amazon and evaluated the impacts of land conversion on their genomic features. Pasture MAGs had significantly higher GC content (64.9% vs 60.2%), genome size (4.0 vs 3.1 Mbp), and number of coding sequences (4,058 vs 3,306) compared to forest genomes. Taxonomically, MAGs belonged to eight phyla; however, most (90%) had low similarity to previously known species, indicating potentially novel taxa at multiple levels. We also observed that the functional profiles associated with biogeochemical cycling and carbohydrate-active enzyme genes were impacted by forest conversion, with pasture MAGs exhibiting a notably higher number of both gene groups. Together, these data constitute the largest single-sourced genomic data set from upland soils of the Brazilian Amazon to date and increase the known MAG richness in these soils by 78%. Our data, therefore, not only add to a neglected yet emerging field but, importantly, highlight that land-use change has drastic impacts on the genomic characteristics and functional traits of dominant soil microbes.IMPORTANCEThe Brazilian Amazon is facing unprecedented threats, including increasing deforestation and degradation, which together impact half of the original forest area. Soil microorganisms are sensitive indicators of land-use change, linked to a rise in microbial methane emissions and antibiotic-resistance genes in the Amazon. However, most Amazonian soil microbes remain unknown, and little attention has been given to their genomes. Using sequencing and bioinformatics, we recovered and characterized 69 soil bacterial and archaeal genomes (metagenome-assembled genomes). These abundant members of the microbial communities diverged across forests and pastures in terms of taxonomic and functional traits. Forest conversion favors organisms with specific genomic features - increased GC content, genome size, and gene number - selecting for microorganisms that can thrive under altered conditions. Our paper helps us understand the intricate relationships between microbes and the environment, which are crucial pieces of information for comprehensive soil health assessments and future policy formulation.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,199
Score d'incertitude au seuil0,762

Scores Codex et Gemma par catégorie

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 ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,001

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 GPT0,187
Écart entre enseignants0,183 · 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 tête enseignante, 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

Citations5
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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