The spatial patterns of bacterial communities in suspended particulate matter across the inner Great Barrier Reef
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Purpose Microbial communities play a significant role in maintaining the health of Great Barrier Reef (GBR) ecosystems, however, the influence of sediment composition and other environmental factors such as temperature and wave regime on microbial communities are largely unknown. Here we show how sediment composition and exposure influences bacterial communities across the inner section of the GBR (Cleveland Bay, Halifax Bay and Dunk Island) between 2016 and 2018. Materials and methods Sediment traps were installed and routinely deployed (~ every 3 months) at eight sites in the inshore GBR and analysed for water chemistry, sediment geochemistry and organic characteristics and associated bacterial communities. Results and discussion Results showed a significant variation in water turbidity, sediment collection rate and geochemistry across the trap sites. Bacterial communities also significantly varied along the inner GBR, with the shift in relative abundance of Actinobacteria, Acidobacteria, Planctomycete, Verrucomicrobia and Chloroflexi being the main cause of the bacterial community dynamics. The variation in spatial patterns of bacterial communities was highly correlated with water turbidity and the geochemical characteristics of associated sediments (e.g., K, Fe, Mn, Co, Al, Cr, Ca) collected across the marine trap sites. Conclusion Our findings indicate that sediment composition and collection rate (and linked water turbidity) can change the spatial patterns of bacterial communities by creating environmental gradients along the inner section of the GBR.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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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 ».