Nutrient-cycling microbes in coastal Douglas-fir forests: regional-scale correlation between communities, in situ climate, and other factors
Notice bibliographique
Résumé
Microbes such as fungi and bacteria play fundamental roles in litter-decay and nutrient-cycling; however, their communities may respond differently than plants to climate change. The structure (diversity, richness, and evenness) and composition of microbial communities in climate transects of mature Douglas-fir stands of coastal British Columbia rainshadow forests was analyzed, in order to assess in situ variability due to different temperature and moisture regimes. We compared denaturing gradient gel electrophoresis profiles of fungi (18S-FF390/FR1), nitrogen-fixing bacteria (NifH-universal) and ammonia-oxidizing bacteria (AmoA) polymerase chain reaction amplicons in forest floor and mineral soil samples from three transects located at different latitudes, each transect spanning the Coastal Western Hemlock and Douglas-fir biogeoclimatic zones. Composition of microbial communities in both soil layers was related to degree days above 0°C (2725-3489), while pH (3.8-5.5) best explained shifts in community structure. At this spatial scale, climatic conditions were likely to directly or indirectly select for different microbial species while local site heterogeneity influenced community structure. Significant changes in microbial community composition and structure were related to differences as small as 2.47% and 2.55°C in mean annual moisture and temperature variables, respectively. The climatic variables best describing microbial composition changed from one functional group to the next; in general they did not alter community structure. Spatial distance, especially associated with latitude, was also important in accounting for community variability (4-23%); but to a lesser extent than the combined influence of climate and soil characteristics (14-25%). Results suggest that in situ climate can independently account for some patterns of microbial biogeography in coastal Douglas-fir forests. The distribution of up to 43% of nutrient-cycling microorganisms detected in forest soils responded to smaller abiotic gradients than host trees.
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 distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».