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Enregistrement W4409088816 · doi:10.1093/ismeco/ycaf058

Sediment eDNA metabarcoding reveals the endemism in benthic foraminifera from Arctic methane cold seepages

2025· article· en· W4409088816 sur OpenAlexaff
Inès Barrenechea Angeles, Claudio Argentino, Kristina Cermakova, Maria Holzmann, Jan Pawłowski, Giuliana Panieri

Notice bibliographique

RevueISME Communications · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueEnvironmental DNA in Biodiversity Studies
Établissements canadiensCytodiagnostics (Canada)
Organismes subventionnairesSchweizerischer Nationalfonds zur Förderung der Wissenschaftlichen ForschungNational Science Foundation
Mots-clésForaminiferaBenthic zoneSedimentEndemismArcticOceanographyThe arcticMethaneEnvironmental scienceEcologyGeologyEarth sciencePaleontologyBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Benthic foraminifera are one of the major groups of eukaryotes living at cold seeps on the Arctic seafloor. However, their distribution and endemicity in these habitats have been largely debated. It is still unclear whether foraminiferal species commonly found in cold seeps differ genetically from those in deep-sea environments, and to what extent the seep community is distinct. To address these questions, we analyzed sediment DNA metabarcoding data specifically targeting foraminifera in different deep-water cold seep microhabitats (microbial mats, siboglinid tubeworms field) and reference sites within and outside the seep. Our results revealed microhabitat specificity among benthic foraminifera species. Microbial mats were dominated by a unique type of rDNA sequences assigned to a new lineage of monothalamid (single-chambered) foraminifera not previously reported from any other Arctic location. Other foraminiferal species were found across both seeps and reference stations. This study shows the presence of an endemic benthic foraminiferal species at cold seeps and confirms the existence of many common opportunistic species.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,017

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,035
Tête enseignante GPT0,275
Écart entre enseignants0,240 · 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'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

Citations2
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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