Evolutionary criteria outperform operational approaches in producing ecologically relevant fungal species inventories
Notice bibliographique
Résumé
Analyses of the structure and function of microbial communities are highly constrained by the diversity of organisms present within most environmental samples. A common approach is to rely almost entirely on DNA sequence data for estimates of microbial diversity, but to date there is no objective method of clustering sequences into groups that is grounded in evolutionary theory of what constitutes a biological lineage. The general mixed Yule-coalescent (GMYC) model uses a likelihood-based approach to distinguish population-level processes within lineages from processes associated with speciation and extinction, thus identifying a distinct point where extant lineages became independent. Using two independent surveys of DNA sequences associated with a group of ubiquitous plant-symbiotic fungi, we compared estimates of species richness derived using the GMYC model to those based on operational taxonomic units (OTUs) defined by fixed levels of sequence similarity. The model predicted lower species richness in these surveys than did traditional methods of sequence similarity. Here, we show for the first time that groups delineated by the GMYC model better explained variation in the distribution of fungi in relation to putative niche-based variables associated with host species identity, edaphic factors, and aspects of how the sampled ecosystems were managed. Our results suggest the coalescent-based GMYC model successfully groups environmental sequences of fungi into clusters that are ecologically more meaningful than more arbitrary approaches for estimating species richness.
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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 | 0,041 | 0,133 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,014 | 0,013 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,004 |
| Communication savante | 0,006 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».