Lake Mendota, Wisconsin, is a test bed for lake microbial ecosystems. 的简体中文翻译

Lake Mendota, Wisconsin, is a test

Lake Mendota, Wisconsin, is a test bed for lake microbial ecosystems. Dam et al. (2016) used a PLM based on modified Lotka–Volterra models, including growth based on environmental variables (e.g., temperature and ammonia/phosphorus) and pairwise interactions, to simulate the dynamics of a microbial community. They developed two levels of the model and compared them with 16S rRNA observations. The first level simulates 14 subcommunities that are defined based on their seasonal patterns, contain a broad range of operational taxonomic units, and together encompass the entire metapopulation (see figure 3 in Dam et al. 2016). The model parameters suggest a strong positive influence of environmental factors and negative pairwise interactions. In the second level, individual operational taxonomic units are broken out from the subcommunities and simulated individually (see figure 5 in Dam et al. 2016). The optimized environmental parameters are consistent with the literature. For example, a positive effect of ammonia for a member of Nitrosomonadaceae was consistent with observations of ammonia oxidation from members of this group.
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门多塔湖,威斯康星州,是床,湖泊微生物生态系统的测试。大坝等。(2016),用于根据修改的Lotka-Volterra模型一个PLM,包括基于环境变量(例如温度和氨/磷)和成对的相互作用的增长,以模拟微生物群落的动态。他们开发的模型的两个层次,并与的16S rRNA的意见进行了比较。第一级模拟了基于它们的季节性模式定义14子社区,含有宽范围的操作分类单元,并且一起包含整个集合种群(参见图3中坝等人2016)。该模型的参数表明环境因素和消极两两相互作用强烈的正面影响。在第二级,个别操作分类单元从子社区爆发和单独地模拟(参见图5中大坝等人2016)。优化环境参数与文献一致。例如,氨的用于Nitrosomonadaceae的成员的积极效果是从该组的成员氨氧化的观察结果一致。
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威斯康星州门多塔湖是湖泊微生物生态系统的试验台。Dam 等人(2016 年)使用基于经过改进的 Lotka_Volterra 模型的 PLM,包括基于环境变量(例如温度和氨/磷)的生长和成对相互作用,以模拟微生物群落的动态。他们开发了两个级别的模型,并将其与16S rRNA观测结果进行比较。第一级模拟14个子群落,这些亚群落基于其季节模式定义,包含广泛的可操作分类单位,并共同包含整个元群(见Dam等人2016年图3)。模型参数表明,环境因素和负对相互作用具有很强的正效应。在第二级,从亚社区分解单个业务分类单位,并单独模拟(见Dam等人2016年图5)。优化的环境参数与文献一致。例如,氨对氮氧化物甲烷成员的积极影响与该组成员对氨氧化的观察结果一致。
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威斯康星州门多塔湖是湖泊微生物生态系统的试验田。Dam等人。(2016)使用基于修改的Lotka-Volterra模型的PLM,包括基于环境变量(如温度和氨/磷)的生长和成对相互作用,来模拟微生物群落的动力学。他们开发了两个层次的模型,并将其与16srrna观测结果进行了比较。第一级模拟14个子单元,这些子单元是根据其季节模式定义的,包含广泛的操作性分类单元,并且一起包含整个集合种群(参见Dam等人的图3)。2016年)。模型参数表明,环境因子和负的两两相互作用具有很强的正影响。在第二个层次中,各个操作分类单元从子单元中分离出来,单独进行模拟(参见Dam等人的图5)。2016年)。优化后的环境参数与文献相符。例如,氨对一个成员的正效应与该组成员氨氧化的观察结果是一致的。<br>
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