The microbial diversity of watermelon snow
Notice bibliographique
Résumé
During summer months in alpine systems around the world patches of green, orange and red snow appear. The phenomenon is sometimes called watermelon snow and is caused by a bloom of microalgae. The resulting microbiome is teeming with life, including algae, fungi, metazoans, other protists and bacteria. Here, I present data documenting the biological diversity in the ephemeral snow algae microbiome, which grows on snows threatened by global warming. I began by asking: what microbes are found in snow algae blooms? I focussed my work in the southwestern Coastal Mountain Range in B.C., Canada. The data I present detail the algal, bacterial, fungal, metazoan and other protist diversity in blooms and their distribution across the region. These data included sequences from undescribed algal species, with some potentially belonging to species names with no DNA data available. I therefore did an analysis, including five novel algal isolates, to clarify the taxonomy of Raphidonema and its sister genera, using genetic data. I was able to identify my five isolates as R. sempervirens, and in the process name two novel species: R. catena and R. monicae. As bacteria are commonly important mutualistic symbionts of microalgae, I next described their communities living alongside snow algae. I found that, unlike algae, the bacterial community composition does not change with elevation, and instead there are regionally widespread bacteria. I therefore wanted to learn more about the metabolic capabilities of these bacteria common to snow algae blooms. Using a shotgun metagenomics approach, I analyzed the bacterial metagenome, and metagenomically assembled genomes. These data included representative from the widespread bacterial families found during metabarcoding, and I furthered that analysis by describing their metabolic genes related to: nitrogen and sulfur cycling as well as biosynthesis of osmolytes/cryoprotectants, B-vitamins, phytohormones, and xanthophyll pigments. These data act as observations to form hypotheses on the biogeochemistry and microbial ecology of snow algae microbiomes.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».