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Enregistrement W2151100623 · doi:10.1128/mbio.00076-15

Xenorhabdus bovienii Strain Diversity Impacts Coevolution and Symbiotic Maintenance with <i>Steinernema</i> spp. Nematode Hosts

2015· article· en· W2151100623 sur OpenAlexfundno aff
Kristen E. Murfin, Ming-Min Lee, Jonathan L. Klassen, Bradon R. McDonald, Bret Larget, Steven Forst, S. Patricia Stock, Cameron R. Currie, Heidi Goodrich‐Blair

Notice bibliographique

RevuemBio · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueEntomopathogenic Microorganisms in Pest Control
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Institute of Allergy and Infectious DiseasesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaGreat Lakes Bioenergy Research CenterOffice of ScienceBrigham Young UniversityNational Institute of General Medical SciencesUniversidad de Costa RicaU.S. Department of EnergyNational Institutes of HealthNational Science Foundation
Mots-clésBiologyCoevolutionSymbiosisMutualism (biology)Symbiotic bacteriaHost (biology)NematodeStrain (injury)Phylogenetic treeEcologyEvolutionary biologyBacteriaGeneticsGene

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

UNLABELLED: Microbial symbionts provide benefits that contribute to the ecology and fitness of host plants and animals. Therefore, the evolutionary success of plants and animals fundamentally depends on long-term maintenance of beneficial associations. Most work investigating coevolution and symbiotic maintenance has focused on species-level associations, and studies are lacking that assess the impact of bacterial strain diversity on symbiotic associations within a coevolutionary framework. Here, we demonstrate that fitness in mutualism varies depending on bacterial strain identity, and this is consistent with variation shaping phylogenetic patterns and maintenance through fitness benefits. Through genome sequencing of nine bacterial symbiont strains and cophylogenetic analysis, we demonstrate diversity among Xenorhabdus bovienii bacteria. Further, we identified cocladogenesis between Steinernema feltiae nematode hosts and their corresponding X. bovienii symbiont strains, indicating potential specificity within the association. To test the specificity, we performed laboratory crosses of nematode hosts with native and nonnative symbiont strains, which revealed that combinations with the native bacterial symbiont and closely related strains performed significantly better than those with more divergent symbionts. Through genomic analyses we also defined potential factors contributing to specificity between nematode hosts and bacterial symbionts. These results suggest that strain-level diversity (e.g., subspecies-level differences) in microbial symbionts can drive variation in the success of host-microbe associations, and this suggests that these differences in symbiotic success could contribute to maintenance of the symbiosis over an evolutionary time scale. IMPORTANCE: Beneficial symbioses between microbes and plant or animal hosts are ubiquitous, and in these associations, microbial symbionts provide key benefits to their hosts. As such, host success is fundamentally dependent on long-term maintenance of beneficial associations. Prolonged association between partners in evolutionary time is expected to result in interactions in which only specific partners can fully support symbiosis. The contribution of bacterial strain diversity on specificity and coevolution in a beneficial symbiosis remains unclear. In this study, we demonstrate that strain-level differences in fitness benefits occur in beneficial host-microbe interactions, and this variation likely shapes phylogenetic patterns and symbiotic maintenance. This highlights that symbiont contributions to host biology can vary significantly based on very-fine-scale differences among members of a microbial species. Further, this work emphasizes the need for greater phylogenetic resolution when considering the causes and consequences of host-microbe interactions.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,003

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,013
Tête enseignante GPT0,183
Écart entre enseignants0,170 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations75
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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