Patterns of prokaryotic diversity in freshwaters across the circumpolar region
Notice bibliographique
Résumé
Northern freshwater ecosystems face a wide range of environmental changes, including climate change, eutrophication, and browning. In Arctic regions, climate warming is occurring nearly four times faster than the global average, leading to higher water temperatures, shorter ice-cover periods, and extended growing seasons for aquatic biota. These changes are expected to have both direct and indirect impacts on these ecosystems, including the microbial communities that underpin their biodiversity and functioning. Building on prior research by the authors, we tested the hypothesis that microbial communities, particularly prokaryotes (bacteria and archaea), exhibit similarities across circumpolar freshwater systems. To investigate this, we surveyed 46 lakes and 30 streams between 2019 and 2022 in Arctic (>70º N) and sub-Arctic (55–70º N) regions spanning Alaska, Canada, Greenland, Norway (including Svalbard), and Sweden. For each waterbody, we collected environmental DNA (eDNA) for 16S rRNA gene metabarcoding and water samples to analyze physical and chemical parameters (temperature, pH, electrical conductivity, and dissolved O2), major ions, and nutrients (organic C, P, and N).Bacteria predominantly represented the main prokaryotic group in this study, with archaeal contributions limited to a few lakes in Svalbard and the Canadian Northwest Territories. Our results revealed that latitude (i.e., Arctic vs. sub-Arctic locations) strongly determined community composition (p = 0.001; pseudo-F = 2.634), whereas the type of waterbody (i.e., lakes vs. streams) had a weaker influence on beta diversity (p = 0.012; pseudo-F = 1.813). Latitude, along with water temperature and dissolved O2, were the main explanatory variables shaping prokaryotic community composition in our study. The core microbiome differed significantly in abundance between Arctic and sub-Arctic locations (p = 0.005). Arctic freshwaters showed the highest alpha diversity (Shannon and Chao1 indices) and were dominated by the genera Rhodoferax, Arcicella, and Polaromonas, all of which positively correlated with increasing dissolved O2 concentrations. In contrast, sub-Arctic freshwaters were primarily dominated by Limnohabitans, a genus widely distributed in inland freshwater habitats. Regarding waterbody types, lakes were predominantly characterized by Flavobacterium, which positively correlated with increasing nutrient concentrations, and exhibited higher alpha diversity compared to streams. Streams, in turn, were largely dominated by Rhodococcus species, which showed significant positive correlations with water temperature. This study enhances our understanding of prokaryotic diversity across the circumpolar region and aims to further provide valuable insights into the assembly mechanisms of freshwater microbial communities.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| 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 | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».