Microbial Responses to Micronutrient Amendments in Oxygenated and Deoxygenated Waters of the Arabian Sea
Notice bibliographique
Résumé
Metalloenzyme cofactors and oxygen conditions are crucial for microbial metabolism, yet their combined effects on microbial ecosystems remain unexplored. This study explores the impact of micronutrient amendments (Zn, Fe, Co and their combinations) on the microbial community composition in oxygenated (73 m) and deoxygenated (200 m) waters of the Arabian Sea. Through controlled microcosm experiment and 16S rRNA amplicon sequencing, we observed that micronutrients significantly alter nutrient concentrations and microbial dynamics. At 73 m, micronutrient treatments reduced nitrate, nitrite and ammonia levels, whereas at 200 m, they increased nitrate and silicate levels. Total bacterial counts (TBCs) were higher in all treatments at both depths, with Fe showing the highest counts. Alpha diversity indicated that Fe-amended flask increased microbial diversity the most at 73 m, while mixed treatments had a pronounced effect at 200 m. Taxonomic analysis revealed significant genus-level variations in both bacteria and archaea. One-way analysis of variance (ANOVA) confirmed micronutrient impacts on nutrients and TBC. Canonical correspondence analysis (CCA) and non-metric multidimensional scaling (NMDS) revealed distinct clustering based on oxygen conditions. These results confirm our hypothesis that micronutrient amendments in varying oxygen levels distinctly alter microbial community composition and nutrient cycling in marine environments.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 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 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 ».