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Enregistrement W4412121271 · doi:10.5194/epsc-dps2025-121

Bioenergetic Modeling of Methanogens in Europa's Subsurface Ocean Environment

2025· preprint· en· W4412121271 sur OpenAlexaff
Maximos Goumas, Peter M. Higgins, Manasvi Lingam

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typepreprint
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueMethane Hydrates and Related Phenomena
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBioenergeticsAstrobiologyEnvironmental scienceOceanographyGeologyChemistryBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The ultimate goal for many is to find life elsewhere in the universe, whether it be in our own Solar System or further, but current technological, physical, and/or other limitations prevent a definitive answer. Furthermore, the surface and subsurface oceans on the icy moons of our Solar System as well as on exoplanets, such as Hycean worlds, are manifestly of great astrobiological interest. Modeling these environments and the growth of putative organisms within them can aid in this grand endeavor of understanding and identifying other habitable and inhabited worlds. Simulating the interactions of these organisms with each other and with the available environmental nutrients and substrates, as well as the accessible energy sources and sinks, is crucial for not only determining the habitability potential of such environments but also developing a theoretical framework for later use during comparisons with direct observation and data collection. To elaborate on this theme further, ascertaining putative properties of ecosystems from a bioenergetic standpoint is valuable for the following two reasons: (1) interpretation and analysis of data from future missions, such as Europa Clipper and JUICE, and (2) theoretical predictions of what to expect in these ecosystems, thus potentially aiding in selecting the design and functionality of future missions and instruments. In this study, modeling is achieved through use of the python code package NutMEG (Nutrients, Maintenance, Energy and Growth), in conjunction with The Geochemist's Workbench (referred to as GWB), with the chief objective to simulate hydrogenotrophic methanogens in the ocean environment of Europa, which may be more acidic relative to Earth (among other properties). The initial theoretical composition of Europa's ocean was formed through a literature search of various other models and laboratory experiments. This composition was then used as an input for GWB, where the activities of CO2 and H2O were determined for a range of pH values from 4 to 7, in half-pH increments, and a temperature range of 0 to 200 degrees Celsius, in 10 degree increments. These activities, along with the theoretical composition of Europa's ocean and the chosen temperature and pH ranges, were then used as inputs to NutMEG where the metabolic and environmental chemical reactions were simulated to determine bioenergetic habitability of Europa's subsurface ocean. High and low salinity scenarios were also tested to determine the power supply available and whether the power available would meet various habitability criteria, including exponential growth of methanogens. The results presented show that the theoretically available maintenance power and specific combinations of lower ocean pH (roughly from 4 to 5.5) and higher temperature meet the criteria for methanogens to survive in a relatively habitable environment. Lower pH and higher temperatures also allow for a lower salinity environment to meet the same habitability criteria. This work will also be expanded to Hycean worlds (which are thought to host global oceans under a thick Hydrogen, and sometimes Helium, atmosphere) and potentially to the early Earth as well, specifically the Hadean-Archean Earth.

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)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,025
Score d'incertitude au seuil0,049

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,228
Écart entre enseignants0,211 · 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'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations0
Publié2025
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