Protists Within Corals: The Hidden Diversity
Notice bibliographique
Résumé
Previous observations suggested that microbial communities contribute to coral health and the ecological resilience of coral reefs. However, most studies of coral microbiology focused on prokaryotes and the endosymbiotic algae Symbiodinium. In contrast, knowledge concerning diversity of other protists is still lacking, possibly due to methodological constraints. As most eukaryotic DNA in coral samples was derived from hosts, protist diversity was missed in metagenome analyses. To tackle this issue, we designed blocking primers for Scleractinia sequences amplified with two primer sets that targeted variable loops of the 18S rRNA gene (18SV1V2 and 18SV4). These blocking primers were used on environmental colonies of Pocillopora damicornis sensu lato from two regions with contrasting thermal regimes (Djibouti and New Caledonia). In addition to Symbiodinium clades A/C/D, Licnophora and unidentified coccidia genera were found in many samples. In particular, coccidian sequences formed a robust monophyletic clade with other protists identified in Agaricia, Favia, Montastraea, Mycetophyllia, Porites, and Siderastrea coral colonies. Moreover, Licnophora and coccidians had different distributions between the two geographic regions. A similar pattern was observed between Symbiodinium clades C and A/D. Although we were unable to identify factors responsible for this pattern, nor were we able to confirm that these taxa were closely associated with corals, we believe that these primer sets and the associated blocking primers offer new possibilities to describe the hidden diversity of protists within different coral species.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».