MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2883590089 · doi:10.1111/jpy.12771

The effects of contemporary selection and dispersal limitation on the community assembly of acidophilic microalgae

2018· article· en· W2883590089 sur OpenAlexafffund
Chia‐Jung Hsieh, Shing H. Zhan, Chen‐Pan Liao, Sen‐Lin Tang, Liang‐Chi Wang, Tsuyoshi Watanabe, Paul John L. Geraldino, Shao‐Lun Liu

Notice bibliographique

RevueJournal of Phycology · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueMicrobial Community Ecology and Physiology
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchMinistry of Science and Technology, Taiwan
Mots-clésBiological dispersalBiologyEcologyHabitatEcological selectionSelection (genetic algorithm)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Extremophilic microalgae are primary producers in acidic habitats, such as volcanic sites and acid mine drainages, and play a central role in biogeochemical cycles. Yet, basic knowledge about their species composition and community assembly is lacking. Here, we begin to fill this knowledge gap by performing the first large-scale survey of microalgal diversity in acidic geothermal sites across the West Pacific Island Chain. We collected 72 environmental samples in 12 geothermal sites, measured temperature and pH, and performed rbcL amplicon-based 454 pyrosequencing. Using these data, we estimated the diversity of microalgal species, and then examined the relative contribution of contemporary selection (i.e., local environmental variables) and dispersal limitation on the assembly of these communities. A species delimitation analysis uncovered seven major microalgae (four red, two green, and one diatom) and higher species diversity than previously appreciated. A distance-based redundancy analysis with variation partitioning revealed that dispersal limitation has a greater influence on the community assembly of microalgae than contemporary selection. Consistent with this finding, community similarity among the sampled sites decayed more quickly over geographical distance than differences in environmental factors. Our work paves the way for future studies to understand the ecology and biogeography of microalgae in extreme habitats.

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)0,001
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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,806
Score d'incertitude au seuil0,325

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,245
Écart entre enseignants0,229 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations18
Publié2018
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJournal of PhycologyMême sujetMicrobial Community Ecology and PhysiologyTravaux en français237 207