A machine learning approach elucidates spatial patterns of environmental properties driving microbial composition over Santos Basin, South Atlantic (2026)
- Authors:
- Moreira, Julio Cezar Fornazier
- Silva, Flúvio Modolon da
- Bergo, Natascha Menezes
- Vieira, Danilo Cândido
- Fonseca, Gustavo
- Peres, Francielli Vilela
- Lizarraga, Rebeca Graciela Matheus
- Duque-Castaño, Diana Carolina
- Emilio, Alice de Moura
- Amendola, Augusto Miliorini
- Romano, Renato Gamba
- Chuqui, Mateus Gustavo
- Paula, Fabiana da Silva
- Moreira, Daniel Leite
- Jonck, Celio Roberto
- Bendia, Amanda Gonçalves
- Brandini, Frederico Pereira
- Pellizari, Vivian Helena
- Moreira, Julio Cezar Fornazier
- USP affiliated authors: CHUQUI, MATEUS GUSTAVO - IO ; BENDIA, AMANDA GONÇALVES - IO ; BRANDINI, FREDERICO PEREIRA - IO ; PELLIZARI, VIVIAN HELENA - IO ; AMENDOLA, AUGUSTO MILIORINI - IO ; SILVA, FLÚVIO MODOLON DA - IO ; BERGO, NATASCHA MENEZES - IO ; VIEIRA, DANILO CANDIDO - IO ; PERES, FRANCIELLI VILELA - IO ; LIZARRAGA, REBECA GRACIELA MATHEUS - ICB ; CASTAÑO, DIANA CAROLINA DUQUE - ICB ; EMILIO, ALICE DE MOURA - ICB ; ROMANO, RENATO GAMBA - IO
- Unidades: IO; ICB
- DOI: 10.1093/femsmc/xtag008
- Assunto: BIOGEOQUÍMICA
- Keywords: Diversidade microbiana; Distribuição espacial; Sequenciamento 16S; Aprendizado de máquina; Bacia de Santos; Oceano Atlântico Sudoeste
- Language: Inglês
- Imprenta:
- Source:
- Título: FEMS Microbes (online)
- ISSN: 2633-6685
- Volume/Número/Paginação/Ano: v. 7, n. 6, artigo xtag008, 2026
- Status:
- Artigo publicado em periódico de acesso aberto (Gold Open Access)
- Versão do Documento:
- Versão publicada (Published version)
- Acessar versão aberta:
-
ABNT
MOREIRA, Julio Cezar Fornazier et al. A machine learning approach elucidates spatial patterns of environmental properties driving microbial composition over Santos Basin, South Atlantic. FEMS Microbes (online), v. 7, n. 6, 2026Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1093/femsmc/xtag008. Acesso em: 01 abr. 2026. -
APA
Moreira, J. C. F., Silva, F. M. da, Bergo, N. M., Vieira, D. C., Fonseca, G., Peres, F. V., et al. (2026). A machine learning approach elucidates spatial patterns of environmental properties driving microbial composition over Santos Basin, South Atlantic. FEMS Microbes (online), 7( 6). doi:10.1093/femsmc/xtag008 -
NLM
Moreira JCF, Silva FM da, Bergo NM, Vieira DC, Fonseca G, Peres FV, Lizarraga RGM, Duque-Castaño DC, Emilio A de M, Amendola AM, Romano RG, Chuqui MG, Paula F da S, Moreira DL, Jonck CR, Bendia AG, Brandini FP, Pellizari VH. A machine learning approach elucidates spatial patterns of environmental properties driving microbial composition over Santos Basin, South Atlantic [Internet]. FEMS Microbes (online). 2026 ; 7( 6):[citado 2026 abr. 01 ] Available from: https://doi.org/10.1093/femsmc/xtag008 -
Vancouver
Moreira JCF, Silva FM da, Bergo NM, Vieira DC, Fonseca G, Peres FV, Lizarraga RGM, Duque-Castaño DC, Emilio A de M, Amendola AM, Romano RG, Chuqui MG, Paula F da S, Moreira DL, Jonck CR, Bendia AG, Brandini FP, Pellizari VH. A machine learning approach elucidates spatial patterns of environmental properties driving microbial composition over Santos Basin, South Atlantic [Internet]. FEMS Microbes (online). 2026 ; 7( 6):[citado 2026 abr. 01 ] Available from: https://doi.org/10.1093/femsmc/xtag008 - Putative promiscuous symbionts in deep-sea corals and crinoids may contribute to nitrogen cycling
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