Estimating genetic structure and diversity of cyanobacterial communities in Atlantic forest phyllosphere
Notice bibliographique
Résumé
Cyanobacterial communities on the phyllosphere of 4 plant species inhabiting the endangered Brazilian Atlantic Forest biome were evaluated using cultivation-independent molecular approaches. Total genomic DNA was extracted from cells detached from the surface of leaves of Euterpe edulis, Guapira opposita, Garcinia gardneriana, and Merostachys neesii sampled in 2 Brazilian Atlantic Forest locations along an elevational gradient, i.e., lowland and montane forest. The DNA fingerprinting method PCR–DGGE revealed that the cyanobacterial phyllosphere community structures were mainly influenced by the plant species; geographical location of the plant had little effect. The 16S rRNA gene sequences obtained by clone libraries showed a predominance of nitrogen-fixing cyanobacteria of the order Nostocales, even though the majority of retrieved operational taxonomic units (∼60% of the sequences) showed similarity only to uncultured cyanobacteria phylotypes. The leaf surface of Guapira opposita had the highest richness and diversity of cyanobacteria, whereas the M. neesii (bamboo) had the largest number of copies of cyanobacterial 16S rRNA gene per cm2 of leaf. This study investigated cyanobacteria diversity and its distribution pattern in Atlantic forest phyllosphere. The results indicated that plant species is the main driver of cyanobacteria community assemblage in the phyllosphere and that these communities are made up of a high diversity of cyanobacterial taxa that need to be discovered.
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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 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 ».