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引用：里迪（Reidy），凯特（Kate），玛格尔扎克（Majchrzak），宝琳娜·伊瓦（Paulina Ewa），哈斯（Haas），本尼迪克特（Benedikt），汤姆森（Thomsen），约阿希姆·达尔（Joachim Dahl），康妮（Konečná），安德里亚（Andrea）等。 2023。
亚硝酸盐氧化细菌（NOB）是重要的硝酸盐，其活性调节了亚硝酸盐的可用性，并决定了生态系统中氮损失的幅度。In oxic marine sediments, ammonia- oxidizing archaea (AOA) and NOB together catalyze the oxidation of ammonium to nitrate, but the abundance ratios of AOA to canonical NOB in some cores are signi fi cantly higher than the theoretical ratio range predicted from physiological traits of AOA and NOB characterized under realistic ocean conditions, indicating that some NOBs are yet to be发现。在这里，我们报告了硝基氨叶甲状腺素的细菌门，其成员比规范的NOB更丰富，并且在整个全球寡营养沉积物中广泛存在。ca。硝基氨基甲酸糖构件具有氧化亚硝酸盐的功能潜力，此外还具有其他辅助功能，例如尿素水解和硫代硫酸盐还原。虽然一个回收的物种（Ca。硝基氨基甲磷酸菌）通常在塞毒区内构建，另一个（Ca。硝基氨基甲状腺素）还出现在缺氧的沉积物中。计数CA。 硝酸二氨基糖作为亚硝酸盐氧化剂有助于解决氧化海洋沉积物中AOA和NOB之间明显的丰度失衡，因此其活性可能对亚硝酸盐预算施加控制。计数CA。硝酸二氨基糖作为亚硝酸盐氧化剂有助于解决氧化海洋沉积物中AOA和NOB之间明显的丰度失衡，因此其活性可能对亚硝酸盐预算施加控制。
气候变化和农业实践对氮过程，基因和土壤一氧化二氮排放的影响：荟萃分析的定量综述
Abstract: Microbial-driven processes, including nitrification and denitrification closely related to soil nitrous oxide (N 2 O) production, are orchestrated by a network of enzymes and genes such as amoA genes from ammonia-oxidizing bacteria ( AOB ) and archaea ( AOA ), narG (nitrate reductase), nirS and nirK (nitrite还原酶）和NOSZ（N 2 O还原酶）。但是，气候因素和农业实践如何影响这些基因和过程，因此，土壤N 2 O排放尚不清楚。在这项全面的综述中，我们定量评估了这些因素对氮过程和土壤N 2 O使用大分析（即Meta-Meta-Analysis）的影响。结果表明，全球变暖增加了土壤硝化和反硝化率，导致土壤N 2 O排放的总体增加159.7％。升高的CO 2刺激了NIRK和NIRS，土壤N 2 O的排放量大幅增加了40.6％。氮肥扩增了NH 4 + -n和NO 3 - -N含量，促进AOB，NIRS和NIRK，并导致土壤N 2 O排放量增加153.2％。生物炭增强的AOA，NIR和NOSZ的应用，最终将土壤N 2 O排放降低15.8％。暴露于微塑料大多会刺激反硝化过程，而土壤n 2 O排放量增加了140.4％。这些发现为氮过程的机械基础和土壤N 2 O排放的微生物调节提供了宝贵的见解。
使用环境DNA 在生态系统中测量所有生命形式的生物多样性的一种新的突破方法
通过将来自多个季节性样本的Edna片段序列与来自所有已知物种的大型参考序列数据库进行比较，研究人员能够检测到整个生命之树的生物。他们估计，奇利卡泻湖的总分类学多样性在整个生命之树中约为1071个家庭，包括大约799个真核生物家族，230个细菌家庭，27个古细菌家庭和13个DNA病毒家族。研究人员还发现，生态系统中不同位置和季节的生物家庭的相对丰度差异很大。这表明该方法还可以帮助监视跨空间和时间的生物多样性的变化。
植物和微生物的多样性教学大纲
•比较和对比有丝分裂和减数分裂的基本特征，重点是这些细胞生殖过程中同源染色体的运动。•提出科学问题，提出书面假设，作为该问题的初步答案，并在特定实验的背景下产生与该假设一致的可观察到的预测。•展示了对分子系统发育学的理解，包括追踪基因进化史的概念（例如基因复制，水平基因转移）。•描述细胞器的基本结构和功能。•描述光合作用的组成部分以及每个组件的主要步骤和产品。•描述细菌，古细菌和真核生物之间的最基本相似性和差异，以及“生物”与动物，植物和真菌之间的进化关系。
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（CH 4）排放，通过在其Forestomach中发酵饲料（图1）（Knapp等，2014）。反刍动物具有独特的消化系统，该消化系统由四个腔室的胃组成：瘤胃，网状，奥马苏姆和母库。瘤胃是许多微生物的住所，包括细菌，真菌，原生动物和古细菌，这些微生物在寄主动物的饲料降解和能量供应中起着至关重要的作用（Bergman，1990; Maia等，2016）。饲料成分，尤其是碳水化合物，在瘤胃中部分或完全发酵，并产生挥发性脂肪酸（VFAS），例如乙酸盐，丙酸酯，丁酸酯，丁酸酯，以及二氧化碳（CO 2）和氢气（H 2）（H 2）（h 2）（Van Nevel和Demeyer，1996）（图。2）。挥发性脂肪酸是反刍动物的重要能源，而CO 2和H 2后来可以通过甲烷古细菌的作用将其从动物进入环境之前将其降低至CH 4（Bergman，1990）。甲烷是全球变暖的主要贡献者之一，其全球变暖潜力是另一种温室气2（Grossi等，2019）。瘤胃的Ch 4排放量代表饲料中最多15％的总能量（GE）损失，否则可以用于动物的生长和生产（Van Nevel和Demeyer，1996），因此对动物不利。因此，制定适当的CH 4减排策略对于未来获得可持续的反刍动物生产系统很重要（Grossi等，2019）。interic甲烷发生既是环境和营养问题，并且在此过程中的任何中断都可以为动物提供营养益处，并导致释放较低有效的温室气体CO 2和H 2（Patra等人，2017年； Grossi等人，2017; Grossi等，2019）。
重新设定
甲虫巨星Jannaschi（古细菌）1.7 100-200 X / 0.1-0.2 E. Coli K12（细菌）4.6 100-200× / 0.5-0.5-0.5-0.5-0-0。 1-1.2秀丽隐杆线虫（线虫蠕虫）97 80-100-100× / 8-10拟南芥（植物）125 80-100-100× / 10-13果蝇黑色素果（果蝇）180 80-100-100-100× / 15-18 Danio Rerio（斑马鱼）1400 30-50× / 42-70 HOMO SAPIENS（HUMAN）3300 30× / 99（浅层）; ≥80×/≥264（DEP）Hordeum dufgarre（大麦）4200 30× / 126 BUFO BUFO（TOAD）5000 30× / 150× / 150× /
生态位印记了忍冬属植物微生物群落的结构和网络
植物相关微生物群由多种但分类结构不同的群落（如细菌、真菌和古菌）组成，被认为是宿主植物的第二基因组，在不同植物物种之间存在差异（Brown 等人，2020 年）。植物与微生物之间的相互作用赋予植物宿主适应性优势，包括养分循环、促进生长、抗逆性和抗病原体性（Trivedi 等人，2020 年）。最近针对根系和根际土壤的研究表明，微生物群落的组装和结构受各种生物和非生物因素的影响，包括植物遗传和年龄、土壤类型和土壤特性（如 pH 值和营养物质）（Yu 等人，2018 年）。据报道，微生物群落的组装和网络
调节肠道轴和粪便微生物组在肝硬化中的关键作用
在肠道菌群中，细菌是最近基于非培养的分子技术的出现，例如16S核糖体核糖核酸（RRNA）基因测序和shot弹枪元素分析，允许细菌的表征以及其潜在的作用，而不必在其范围内表征它们，而不必在其范围内进行表征。16S测序放大了这个高度保守的1,500个碱基对基因（在所有细菌和古细菌中发现），以允许属水平鉴定。这在很大程度上被元基因组方法取代，这些方法将样品中所有脱氧核糖核酸（DNA）序列。宏基因组方法提供了更高的系统发育分辨率，从而允许物种水平的鉴定，还可以提供有关细菌基因功能的信息。其他技术，例如转录组学
4CAC：使用机器学习和装配图的元基因组重叠群的4类分类器
抽象的微生物群落通常具有细菌，古细菌，质粒，病毒和微核生素的混合物。在相对的含量丰度中，Y等人与细菌进行了复杂的相互作用。Moreo Ver，病毒和质粒作为移动遗传元素，在水平基因转移和微生物种群中抗生素耐药性中起着重要作用。由于难以识别微生物群落中的病毒，质粒和微核生素，因此我们对这些次要类别落后于细菌和古细菌的差异。resse，将分类器被用来分开，将一个或多个次要类别与元基因组组件中的细菌和古细菌分开。ho w e v er，这些分类器通常是阶级不平衡问题，从而导致识别次要类别的精确度较低。在这里，我们开发了一个称为4CAC的分类器，能够从元素组组件中同时识别病毒，质粒，微核细胞和原核生物。4CAC使用se v er序列长度调整后的XGB OOST模型生成了初始的F我们的分类，并使用汇编图进一步对分类进行了分类。对所采用和真实的元基因组数据集进行的表明，在简短读取中，4CAC显然优于现有的分类器及其组合。 长期读取，除非少数类的丰度为very lo w，否则它也会显示出优势。 4CAC的运行速度比其他分类器快1-2个数量级。表明，在简短读取中，4CAC显然优于现有的分类器及其组合。长期读取，除非少数类的丰度为very lo w，否则它也会显示出优势。4CAC的运行速度比其他分类器快1-2个数量级。4CAC软件可从https：//github.com/ shamir-lab/ 4cac获得。