Sympatric kelp species share a large portion of their surface bacterial communities
Notice bibliographique
Résumé
Kelp forest ecosystems are biodiversity hotspots, providing habitat for dense assemblages of marine organisms and nutrients for marine and terrestrial food webs. The surfaces of kelps support diverse microbial communities that facilitate the transfer of carbon from algal primary production to higher trophic levels. We quantified the diversity of bacteria on the surfaces of eight sympatric kelp species from four sites in British Columbia. Kelp-associated bacterial communities are significantly different from their environment, even though 86% of their bacterial taxa are shared with seawater and 97% are shared with rocky substrate. This differentiation is driven by differences in relative abundance of the bacterial taxa present. Similarly, a large portion of bacterial taxa (37%) is shared among all eight kelp species, yet differential abundance of bacterial taxa underlies differences in community structure among species. Kelp-associated bacterial diversity does not track host phylogeny; instead bacterial community composition is correlated with the life-history strategy of the host, with annual and perennial kelps supporting divergent bacterial communities. These data provide the first community-scale investigation of kelp forest-associated bacterial diversity. More broadly, this study provides insight into mechanisms that may structure bacterial communities among closely related sympatric host species.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 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) | 0,016 | 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 tête enseignante, 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 ».