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Enregistrement W2773348252 · doi:10.1002/ecy.2110

Symbioses with nitrogen‐fixing bacteria: nodulation and phylogenetic data across legume genera

2017· article· en· W2773348252 sur OpenAlexaff
Michelle E. Afkhami, D. Luke Mahler, Jean H. Burns, Marjorie G. Weber, Martin F. Wojciechowski, Janet Sprent, Sharon Y. Strauss

Notice bibliographique

RevueEcology · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueLegume Nitrogen Fixing Symbiosis
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBiologyMutualism (biology)EcologyBiodiversitySymbiosisRhizobiaPhylogenetic treeFabaceaeSpecies richnessNitrogen fixationPhylogenetic diversityHabitatBacteria

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

How species interactions shape global biodiversity and influence diversification is a central - but also data-hungry - question in evolutionary ecology. Microbially based mutualisms are widespread and could cause diversification by ameliorating stress and thus allowing organisms to colonize and adapt to otherwise unsuitable habitats. Yet the role of these interactions in generating species diversity has received limited attention, especially across large taxonomic groups. In the massive angiosperm family Leguminosae, plants often associate with root-nodulating bacteria that ameliorate nutrient stress by fixing atmospheric nitrogen. These symbioses are ecologically-important interactions, influencing community assembly, diversity, and succession, contributing ~100-290 million tons of N annually to natural ecosystems, and enhancing growth of agronomically-important forage and crop plants worldwide. In recent work attempting to determine whether mutualism with N-fixing bacteria led to increased diversification across legumes, we were unable to definitively resolve the relationship between diversification and nodulation. We did, however, succeed in compiling a very large searchable, analysis-ready database of nodulation data for 749 legume genera (98% of Leguminosae genera; LPWG 2017), which, along with associated phylogenetic information, will provide a valuable resource for future work addressing this question and others. For each legume genus, we provide information about the species richness, frequency of nodulation, subfamily association, and topological correspondence with an additional data set of 100 phylogenetic trees curated for database compatibility. We found 386 legume genera were confirmed nodulators (i.e., all species examined for nodulation nodulated), 116 were non-nodulating, four were variable (i.e., containing both confirmed nodulators and confirmed non-nodulators), and 243 had not been examined for nodulation in published studies. Interestingly, data exploration revealed that nodulating legume genera are ~3 × more species-rich than non-nodulating genera, but we did not find evidence that this difference in diversity was due to differences in net diversification rate. Our metadata file describes in more detail the structure of these data that provide a foundational resource for future work as more nodulation data become available, and as greater phylogenetic resolution of this ca. 19,500-species family comes into focus. We release this data set under the Creative Commons 4.0 Attribution-ShareAlike License (https://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/). The data may be used, distributed, and reproduced with proper citation of this article.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,428
Score d'incertitude au seuil0,667

Scores Codex et Gemma par catégorie

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 technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,036
Tête enseignante GPT0,267
Écart entre enseignants0,230 · 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 tête enseignante, 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

Citations44
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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