Microbiome functioning depends on individual and interactive effects of the environment and community structure
Notice bibliographique
Résumé
Abstract How ecosystem functioning changes with microbial communities remains an open question in natural ecosystems. Both present-day environmental conditions and historical events, such as past differences in dispersal, can have a greater influence over ecosystem function than the diversity or abundance of both taxa and genes. Here, we estimated how individual and interactive effects of microbial community structure defined by diversity and abundance, present-day environmental conditions, and an indicator of historical legacies influenced ecosystem functioning in lake sediments. We studied sediments because they have strong gradients in all three of these ecosystem properties and deliver important functions worldwide. By characterizing bacterial community composition and functional traits at eight sites fed by discrete and contrasting catchments, we found that taxonomic diversity and the normalized abundance of oxidase-encoding genes explained as much variation in CO2 production as present-day gradients of pH and organic matter quantity and quality. Functional gene diversity was not linked to CO2 production rates. Surprisingly, the effects of taxonomic diversity and normalized oxidase abundance in the model predicting CO2 production were attributable to site-level differences in bacterial communities unrelated to the present-day environment, suggesting that colonization history rather than habitat-based filtering indirectly influenced ecosystem functioning. Our findings add to limited evidence that biodiversity and gene abundance explain patterns of microbiome functioning in nature. Yet we highlight among the first time how these relationships depend directly on present-day environmental conditions and indirectly on historical legacies, and so need to be contextualized with these other ecosystem properties.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».