High‐throughput environmental sequencing reveals high diversity of litter and moss associated protist communities along a gradient of drainage and tree productivity
Notice bibliographique
Résumé
Although previous studies, mostly based on microscopy analyses of a few groups of protists, have suggested that protists are abundant and diverse in litter and moss habitats, the overall diversity of moss and litter associated protists remains elusive. Here, high-throughput environmental sequencing was used to characterize the diversity and community structure of litter- and moss-associated protists along a gradient of soil drainage and forest primary productivity in a temperate rainforest in British Columbia. We identified 3262 distinct protist OTUs from 36 sites. Protists were strongly structured along the landscape gradient, with a significant increase in alpha diversity from the blanket bog ecosystem to the zonal forest ecosystem. Among all investigated environmental variables, calcium content was the most strongly associated with the community composition of protists, but substrate composition, plant cover and other edaphic factors were also significantly correlated with these communities. Furthermore, a detailed phylogenetic analysis of unicellular opisthokonts identified OTUs covering most lineages, including novel OTUs branching with Discicristoidea, the sister group of Fungi, and with Filasterea, one of the closest unicellular relatives to animals. Altogether, this study provides unprecedented insight into the community composition of moss- and litter-associated protists.
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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 | 0,002 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| 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 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 ».