Fungal Community Analysis by Large-Scale Sequencing of Environmental Samples
Notice bibliographique
Résumé
Fungi are an important and diverse component of soil communities, but these communities have proven difficult to study in conventional biotic surveys. We evaluated soil fungal diversity at two sites in a temperate forest using direct isolation of small-subunit and internal transcribed spacer (ITS) rRNA genes by PCR and high-throughput sequencing of cloned fragments. We identified 412 sequence types from 863 fungal ITS sequences, as well as 112 ITS sequences from other eukaryotic microorganisms. Equal proportions of Basidiomycota and Ascomycota sequences were present in both the ITS and small-subunit libraries, while members of other fungal phyla were recovered at much lower frequencies. Many sequences closely matched sequences from mycorrhizal, plant-pathogenic, and saprophytic fungi. Compositional differences were observed among samples from different soil depths, with mycorrhizal species predominating deeper in the soil profile and saprophytic species predominating in the litter layer. Richness was consistently lowest in the deepest soil horizon samples. Comparable levels of fungal richness have been observed following traditional specimen-based collecting and culturing surveys, but only after much more extensive sampling. The high rate at which new sequence types were recovered even after sampling 863 fungal ITS sequences and the dominance of fungi in our libraries relative to other eukaryotes suggest that the abundance and diversity of fungi in forest soils may be much higher than previously hypothesized. All sequences were deposited in GenBank, with accession numbers AY 969316 to AY 970290 for the ITS sequences and AY 969135 to AY 969315 for the SSU sequences.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,001 | 0,001 |
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.
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 ».