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Enregistrement W7038267765

A Genome Catalogue of Mercury-Methylating Bacteria and Archaea from
\nSediments of a Boreal River Faced by Human Disturbances

2023· dissertation· en· W7038267765 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

fundUn bailleur canadien est enregistré sur le travail.
no affAucune affiliation canadienne : ce travail est invisible pour une base fondée sur la seule affiliation.
Aucune affiliation canadienne. Une base fondée sur la seule affiliation (le devis habituel) n'aurait jamais vu ce travail. C'est l'un des travaux qui justifient l'inversion de la base.

Notice bibliographique

RevueSpectrum Research Repository (Concordia University) · 2023
Typedissertation
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueSoftware System Performance and Reliability
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaGroupe de recherche interuniversitaire en limnologie
Mots-clésContext (archaeology)Aquatic ecosystemEcosystemEctothermBiodiversity
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Methylmercury (MeHg), the most bioavailable form of mercury (Hg), is a neurotoxin produced by anaerobic microbes. MeHg generated in aquatic sediments can be transferred to aquatic organisms and biomagnified along food webs, ultimately reaching fish consumers. This is a particular concern for rivers, as they are connective bodies for aquatic ecosystems and play crucial roles in the transport of nutrients. Moreover, rivers exhibit heightened susceptibility to environmental disturbances within their watershed, which have been linked to increased Hg-methylation. Rivers impacted by run-of-river dams hold specific significance, given the growing preference for these dam types over reservoir dams. Early studies have identified sulfate reducers, methanogens, and iron reducers as the main contributors to Hg methylation. More recently, proteins encoded by the hgcAB genes have been found to confer the ability to methylate Hg. Recent metagenomic studies have expanded our knowledge of hgcAB-carrying lineages in the environment. Nevertheless, genome-based exploration of Hg-methylators remains limited, particularly in the context of river systems. To fill this knowledge gap, we created a genome catalogue of Hg-methylating microorganisms from the sediments of a river impacted by two run-of-river dams, logging, and a forest fire. We assessed the taxonomic and metabolic diversity of these putative Hg-methylators. Additionally, we assessed their abundance and diversity across sites along the river that were subject to different disturbances to gain insight into the ecological impact on Hg-methylators. For a deeper understanding of the environmental factors shaping Hg-methylator
\ndiversity, we juxtaposed the genome catalogue with the wider microbial community to which these methylators belong. We uncovered a unique and diverse assemblage of Hg-methylators dominated by members of metabolically versatile and fermentative Bacteroidota. This assemblage was particularly enriched in butyrate fermentative, carbon fixing and nitrite reducing microbes. We found that sites affected by press-like disturbances such as logging were particularly favorable to the establishment of a Hg-methylating niche. Lastly, we argue that the effects of watershed disturbances are likely not specific to Hg-methylators, but rather shared across the greater microbial community.

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,390
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,019
Tête enseignante GPT0,272
Écart entre enseignants0,253 · 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