Determining Diversity of Freshwater Fungi on Decaying Leaves: Comparison of Traditional and Molecular Approaches
Notice bibliographique
Résumé
Traditional microscope-based estimates of species richness of aquatic hyphomycetes depend upon the ability of the species in the community to sporulate. Molecular techniques which detect DNA from all stages of the life cycle could potentially circumvent the problems associated with traditional methods. Leaf disks from red maple, alder, linden, beech, and oak as well as birch wood sticks were submerged in a stream in southeastern Canada for 7, 14, and 28 days. Fungal biomass, estimated by the amount of ergosterol present, increased with time on all substrates. Alder, linden, and maple leaves were colonized earlier and accumulated the highest fungal biomass. Counts and identifications of released conidia suggested that fungal species richness increased, while community evenness decreased, with time (up to 11 species on day 28). Conidia of Articulospora tetracladia dominated. Modifications of two molecular methods-denaturing gradient gel electrophoresis (DGGE) and terminal restriction fragment length polymorphism (T-RFLP) analysis-suggested that both species richness and community evenness decreased with time. The dominant ribotype matched that of A. tetracladia. Species richness estimates based on DGGE were consistently higher than those based on T-RFLP analysis and exceeded those based on spore identification on days 7 and 14. Since traditional and molecular techniques assess different aspects of the fungal organism, both are essential for a balanced view of fungal succession on leaves decaying in streams.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».