Relationships between Bacterial Community Composition, Functional Trait Composition and Functioning Are Context Dependent – but What Is the Context?
Notice bibliographique
Résumé
Bacterial communities are immensely diverse and drive many fundamental ecosystem processes. However, the role of bacterial community composition (BCC) for functioning is still unclear. Here we evaluate the relative importance of BCC (from 454-sequencing), functional traits (from Biolog Ecoplates) and environmental conditions for per cell biomass production (BPC; 3H-leucine incorporation) in six data sets of natural freshwater bacterial communities. BCC explained significant variation of BPC in all six data sets and most variation in four. BCC measures based on 16S rRNA (active bacteria) did not consistently explain more variation in BPC than measures based on the 16S rRNA-gene (total community), and adding phylogenetic information did not, in general, increase the explanatory power of BCC. In contrast to our hypothesis, the importance of BCC for BPC was not related to the anticipated dispersal rates in and out of communities. Functional traits, most notably the ability to use cyclic and aromatic compounds, as well as local environmental conditions, i.e. stoichiometric relationships of nutrients, explained some variation in all six data sets. In general there were weak associations between variation in BCC and variation in the functional traits contributing to productivity. This indicates that additional traits may be important for productivity as well. By comparing several data sets obtained in a similar way we conclude that no single measure of BCC was obviously better than another in explaining BPC. We identified some key functional traits for productivity, but although there was a coupling between BCC, functional traits and productivity, the strength of the coupling seems context dependent. However, the exact context is still unresolved.
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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 | 0,002 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».