Species coexistence in simple microbial communities: unravelling the phenotypic landscape of co‐occurring <scp> <i>M</i> </scp> <i>etschnikowia</i> species in floral nectar
Notice bibliographique
Résumé
Identifying the ecological processes that underlie the distribution and abundance of species in microbial communities is a central issue in microbial ecology and evolution. Classical trade-off based niche theories of resource competition predict that co-occurrence in microbial communities is more likely when the residing species show trait divergence and complementary resource use. We tested the prediction that niche differentiation explained the co-occurrence of two yeast species (Metschnikowia reukaufii and M. gruessii) in floral nectar. Assessment of the phenotypic landscape showed that both species displayed a significantly different physiological profile. Comparison of utilization profiles in single versus mixed cultures indicated that these two species did not compete for most carbon and nitrogen sources. In mixed cultures, M. reukaufii grew better in sucrose solutions and in the presence of the antimicrobial compound digitonin than when grown as pure culture. M. gruessii, on the other hand, grew better in mixed cultures in glucose and fructose solutions. Overall, these results provide clear evidence that M. reukaufii and M. gruessii frequently co-occur in nectar and that they differ in their phenotypic response to variation in environmental conditions, suggesting that niche differentiation and resource partitioning are important mechanisms contributing to species co-occurrence in nectar yeast communities.
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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 | 0,001 |
| 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 ».