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Enregistrement W7073532393

Microbial life under ice: Metagenome diversity and in situ activity of Verrucomicrobia in seasonally ice‐covered lakes

2018· dissertation· en· W7073532393 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueSpectrum Research Repository (Concordia University) · 2018
Typedissertation
Langueen
DomaineEngineering
ThématiquePhotonic Crystal and Fiber Optics
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésVerrucomicrobiaMetagenomicsLimnetic zoneMicroaerophilePlanctomycetesEcophysiologyPhytoplanktonBeta diversity
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Northern lakes are ice‐covered for a large part of the year, yet our understanding of microbial diversity and activity during winter lags behind that of the ice‐free period. In this study, we investigated under‐ice diversity and metabolism of Verrucomicrobia in seasonally ice‐covered lakes in temperate and boreal regions of Quebec, Canada using 16S rRNA sequencing, metagenomics and metatranscriptomics. Verrucomicrobia, particularly the V1, V3 and V4 subdivisions, were abundant during ice‐covered periods. A diversity of Verrucomicrobia genomes were reconstructed from Quebec lake metagenomes. Several genomes were associated with the ice‐covered period and were represented in winter metatranscriptomes, supporting the notion that Verrucomicrobia are metabolically active under ice. Verrucomicrobia transcriptome analysis revealed a range of metabolisms potentially occurring under ice, including carbohydrate degradation, glycolate utilization, scavenging of chlorophyll degradation products, and urea use. Genes for aerobic sulfur and hydrogen oxidation were expressed, suggesting chemolithotrophy may be an adaptation to conditions where labile carbon may be limited. The expression of genes for flagella biosynthesis and chemotaxis was detected, suggesting Verrucomicrobia may be actively sensing and responding to winter nutrient pulses, such as phytoplankton blooms. These results increase our understanding on the diversity and metabolic processes occurring under ice in northern lakes ecosystems.

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)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,321
Score d'incertitude au seuil0,639

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,021
Tête enseignante GPT0,242
Écart entre enseignants0,220 · 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'étudeObservationnel
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

Citations7
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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