The <i>Sphagnum</i> microbiome: new insights from an ancient plant lineage
Notice bibliographique
Résumé
57 I. 57 II. 58 III. 59 IV. 59 V. 61 VI. 62 63 References 63 SUMMARY: Peat mosses of the genus Sphagnum play a major role in global carbon storage and dominate many northern peatland ecosystems, which are currently being subjected to some of the most rapid climate changes on Earth. A rapidly expanding database indicates that a diverse community of microorganisms is intimately associated with Sphagnum, inhabiting the tissues and surface of the plant. Here we summarize the current state of knowledge regarding the Sphagnum microbiome and provide a perspective for future research directions. Although the majority of the microbiome remains uncultivated and its metabolic capabilities uncharacterized, prokaryotes and fungi have the potential to act as mutualists, symbionts, or antagonists of Sphagnum. For example, methanotrophic and nitrogen-fixing bacteria may benefit the plant host by providing up to 20-30% of Sphagnum carbon and nitrogen, respectively. Next-generation sequencing approaches have enabled the detailed characterization of microbiome community composition in peat mosses. However, as with other ecologically or economically important plants, our knowledge of Sphagnum-microbiome associations is in its infancy. In order to attain a predictive understanding of the role of the microbiome in Sphagnum productivity and ecosystem function, the mechanisms of plant-microbiome interactions and the metabolic potential of constituent microbial populations must be revealed.
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 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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».