이 연구는 DeepLINK-T라는 새로운 딥러닝 기반 특징 선택 방법을 활용하여 해양 메타게놈 시계열 데이터에서 클로로필-a 농도에 유의한 영향을 미치는 미생물 분류군을 식별하였다.
데이터는 2000년 8월부터 2018년 7월까지 캘리포니아 샌 페드로 채널에서 수집된 16S rRNA와 18S rRNA 데이터를 사용하였다. 5m 깊이의 샘플을 분석하였으며, 시간 경과에 따른 161개 시점의 데이터를 활용하였다.
DeepLINK-T 분석 결과, 클로로필-a 농도와 유의한 상관관계를 보인 주요 미생물 분류군은 다음과 같다:
이는 해양 표층부의 주요 일차 생산자인 식물플랑크톤의 주요 구성원이 클로로필-a 농도 변화에 중요한 역할을 한다는 것을 시사한다. 이러한 결과는 해양 생태계 기능 이해와 관리에 유용한 정보를 제공할 것으로 기대된다.
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by Wenxuan Zuo,... at arxiv.org 04-09-2024
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