Identification and Global Distribution of a Core Microbiome From High‐Arctic Lakes
Notice bibliographique
Résumé
Arctic lakes are sentinels of climate change, yet their microbial community structure and functioning remain poorly understood. This study analysed the genetic content of clear-water Arctic lakes and their surroundings using high-throughput amplicon sequencing of the 16S rRNA gene to identify their core microbiome and its contribution to the overall taxonomy pool. To assess geographical constraints and oligotrophic conditions, these results were compared with a latitudinally diverse multi-basin oligotrophic lake in a temperate climate. Arctic and temperate lakes exhibited different assemblages, but both showed similar transitional gradients of microbial community composition from upstream soils/inlets through the lake system to the outlet, driven mainly by the dissolved organic matter (DOM) characteristics. Distinct core microbiomes were identified for temperate and Arctic lakes, with Arctic lakes appearing more diverse. A limited shared core microbiome was observed between the two regions, composed mostly of typical freshwater bacteria. While core taxa identities differed between regions, most exhibited characteristics of generalist bacteria with a strong global presence. These results provide key insights into the structure of remote high Arctic lakes, contributing to our understanding of aquatic microbial ecology in a transitioning Arctic and identifying microbial communities and individual taxa of interest for further study on oligotrophy.
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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 | 0,000 |
| 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 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 ».