Metabolic diversity and adaptation of carbon-fixing microorganisms in extreme glacial cryoconite
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Understanding the diversity and functionality of carbon-fixing microorganisms in glacial ecosystems is crucial for elucidating carbon cycling processes in extreme environments. This study investigates the composition, diversity, and metabolic potential of carbon-fixing microorganisms in Tibetan cryoconite. Through metagenomic sequencing, we identified 13 carbon-fixing metagenome-assembled genomes spanning ten known and three unclassified genera. Deoxyribonucleic acid -stable isotope probing experiments with 13C-labeled sodium bicarbonate confirmed the metabolic activity of key genera, including Cyanobacteria (Microcoleus and Phormidesmis) and Proteobacteria (Rhizobacter and Rhodoferax). Our results reveal a diverse array of carbon fixation pathways, with the Calvin–Benson–Bassham cycle and 3-hydroxypropionate bicycle being the most prominent. In addition to photoautotrophic microorganisms, chemoautotrophic microorganisms also contribute to carbon fixation through mechanisms such as sulfur oxidation and atmospheric reducing gas utilization. The study highlights the adaptability of microbial communities to varying environmental conditions, including fluctuations in oxygen, light, and substrate availability. The findings underscore the complex interplay between carbon fixation pathways and environmental factors in cryoconite ecosystems. It also emphasizes the importance of exploring alternative carbon fixation pathways to gain a more comprehensive understanding of carbon cycling in these harsh and dynamic ecosystems.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 ».