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Enregistrement W1565440417 · doi:10.1111/1751-7915.12027

The biology of habitat dominance; can microbes behave as weeds?

2013· review· en· W1565440417 sur OpenAlexfundno aff
Jonathan A. Cray, Andrew N. W. Bell, Prashanth Bhaganna, Allen Y. Mswaka, David J. Timson, John E. Hallsworth

Notice bibliographique

RevueMicrobial Biotechnology · 2013
Typereview
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueMicrobial Community Ecology and Physiology
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNatural Environment Research CouncilBiotechnology and Biological Sciences Research CouncilAgri-Food and Biosciences InstituteDirectorate for Biological SciencesUniverza v LjubljaniQueen's UniversityInstituto Superior TécnicoSight Research UKSan Francisco State UniversityHebrew University of JerusalemUniversity of South AustraliaUniversity of East AngliaUniversity of OregonNational Aeronautics and Space AdministrationUniversity of EssexQueen's University BelfastHeriot-Watt University
Mots-clésBiologyPhyllosphereEcologyObligateHabitatBotanyBacteria

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Competition between microbial species is a product of, yet can lead to a reduction in, the microbial diversity of specific habitats. Microbial habitats can resemble ecological battlefields where microbial cells struggle to dominate and/or annihilate each other and we explore the hypothesis that (like plant weeds) some microbes are genetically hard-wired to behave in a vigorous and ecologically aggressive manner. These 'microbial weeds' are able to dominate the communities that develop in fertile but uncolonized--or at least partially vacant--habitats via traits enabling them to out-grow competitors; robust tolerances to habitat-relevant stress parameters and highly efficient energy-generation systems; avoidance of or resistance to viral infection, predation and grazers; potent antimicrobial systems; and exceptional abilities to sequester and store resources. In addition, those associated with nutritionally complex habitats are extraordinarily versatile in their utilization of diverse substrates. Weed species typically deploy multiple types of antimicrobial including toxins; volatile organic compounds that act as either hydrophobic or highly chaotropic stressors; biosurfactants; organic acids; and moderately chaotropic solutes that are produced in bulk quantities (e.g. acetone, ethanol). Whereas ability to dominate communities is habitat-specific we suggest that some microbial species are archetypal weeds including generalists such as: Pichia anomala, Acinetobacter spp. and Pseudomonas putida; specialists such as Dunaliella salina, Saccharomyces cerevisiae, Lactobacillus spp. and other lactic acid bacteria; freshwater autotrophs Gonyostomum semen and Microcystis aeruginosa; obligate anaerobes such as Clostridium acetobutylicum; facultative pathogens such as Rhodotorula mucilaginosa, Pantoea ananatis and Pseudomonas aeruginosa; and other extremotolerant and extremophilic microbes such as Aspergillus spp., Salinibacter ruber and Haloquadratum walsbyi. Some microbes, such as Escherichia coli, Mycobacterium smegmatis and Pseudoxylaria spp., exhibit characteristics of both weed and non-weed species. We propose that the concept of nonweeds represents a 'dustbin' group that includes species such as Synodropsis spp., Polypaecilum pisce, Metschnikowia orientalis, Salmonella spp., and Caulobacter crescentus. We show that microbial weeds are conceptually distinct from plant weeds, microbial copiotrophs, r-strategists, and other ecophysiological groups of microorganism. Microbial weed species are unlikely to emerge from stationary-phase or other types of closed communities; it is open habitats that select for weed phenotypes. Specific characteristics that are common to diverse types of open habitat are identified, and implications of weed biology and open-habitat ecology are discussed in the context of further studies needed in the fields of environmental and applied microbiology.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,007

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0010,005
Communication savante0,0020,004
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0020,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,016
Tête enseignante GPT0,270
Écart entre enseignants0,254 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations265
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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