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Record W7161995082 · doi:10.82308/47720

Characterizing stratified microbial communities and a novel polyextremophilic chemolithoautotroph from hypersaline cold sulfur springs in the Canadian High Arctic

2025· dissertation· en· W7161995082 on OpenAlexaboutno aff
Matthew Quinn

Bibliographic record

Venuenot available
Typedissertation
Languageen
FieldEnvironmental Science
TopicPolar Research and Ecology
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsArcticThe arcticEnvironmental factor

Abstract

fetched live from OpenAlex

Les métabolismes basés sur les réactions rédox du soufre pourraient avoir soutenu la vie sur la planète Mars du passé, où des environnements aquatiques froids, anoxiques et hypersalins, analogues aux sources arctiques contemporaines riches en soufre, auraient pu exister. Les systèmes de sources Gypsum Hill (GH) et Lost Hammer (LH), situés sur l'île Axel Heiberg (IAH) dans le Haut-Arctique canadien, constituent des modèles précieux pour ces habitats extraterrestres putatifs. Ces sites abritent des eaux salées anoxiques et riches en soufre qui demeurent à des températures froides, offrant un aperçu unique sur la diversité, la physiologie et le potentiel génomique de la vie microbienne polyextrêmophile cyclant le soufre. Des études méta-omiques précédentes sur les systèmes de sources de l’IAH se sont concentrées exclusivement sur les sédiments de surface où les bactéries oxydant le soufre contribuent largement à la production primaire. Cependant, aucune étude n'a encore décrit la vie dans les profils sédimentaires plus profonds, probablement plus réducteurs et à énergie limitée. De plus, les méthodes traditionnelles basées sur la culture, qui sont importantes pour tester les prédictions génomiques, ont été largement négligées ces dernières années au profit d'approches purement omiques. Par conséquent, ce mémoire-ci vise à étudier les communautés microbiennes qui habitent les sédiments plus profonds non caractérisés du système de sources GH en utilisant à la fois des méthodologies dépendantes et indépendantes de la culture, suivies d'un isolement ciblé et d'une caractérisation approfondie de Guyparkeria, un genre bactérien oxydant le soufre et originaire du système de sources LH.Tout d'abord, une carotte sédimentaire de 40 cm de profondeur a été acquise dans le bassin secondaire de sortie GH-4 (le plus grand bassin de sortie du système de sources GH). Après avoir subdivisé la carotte en quatre intervalles de profondeur distincts, le séquençage d’amplicons du gène ARNr 16S et de métagénomes ont été effectués afin d'étudier comment la composition et le potentiel fonctionnel de la communauté microbienne varient en fonction de la profondeur de la colonne sédimentaire. Les gènes associés au cycle du soufre ont présenté des variations significatives en fonction de la profondeur, principalement dues à une forte baisse de l'abondance relative moyenne des Gammaproteobacteria oxydant le soufre à mesure que la profondeur des sédiments augmentait. La communauté microbienne a changé en un système plus anaérobique et chimiolithoautotrophe dans les sédiments plus profonds, dominée par des « Candidatus Desulfaltia » présumés hydrogénotrophes, chimiolithoautotrophes et strictement sulfato-réducteurs. Des expériences complémentaires basées sur la culture ont confirmé la présence de polyextrêmophiles hétérotrophes et chimiolithoautotrophes viables dans toute la carotte sédimentaire, capables de croître dans des conditions de températures inférieures à zéro et d'hypersalinité. Ensemble, ces résultats approfondiessent notre compréhension des métabolismes liés au soufre et des limites physiologiques de la vie dans des environnements froids, anoxiques, hypersalins et très réducteurs, analogues aux eaux salées froides et riches en sulfate qui auraient pu exister sur Mars du passé

Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.

How this classification was reachedexpand

Full frame machine prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.

metaresearch head score (Codex)0.000
metaresearch head score (Gemma)0.000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Observational · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.274
Threshold uncertainty score0.552

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0000.000
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0010.001
Science and technology studies0.0020.000
Scholarly communication0.0010.000
Open science0.0000.000
Research integrity0.0000.000
Insufficient payload (model declined to judge)0.0000.000

Machine scores (provisional)

The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.

Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.

Opus teacher head0.018
GPT teacher head0.231
Teacher spread0.213 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.

The models applied no category: nothing in the taxonomy fit this work.
Study designObservational
Domainnot available
GenreEmpirical

How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".

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Citations0
Published2025
Admission routes1
Has abstractyes

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