Mutualism outcome across plant populations, microbes, and environments in the duckweed <i>Lemna minor</i>
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The picture emerging from the rapidly growing literature on host-associated micro-biota is that host traits and fitness often depend on complex and interactive effects of host genotype, microbial interactions, and abiotic environment. However, testing these main and interactive effects typically requires large, multi-factorial experiments and thus remains challenging in many systems. Furthermore, most studies of plant microbiomes focus on terrestrial hosts and microbes. Aquatic habitats may confer unique properties to plant micriobiomes. We grew different populations of duck-weed ( Lemna minor ), a floating aquatic plant of increasing popularity in freshwater phytoremediation, in three microbial treatments (adding no, “home”, or “away” microbes) at two levels of zinc, a common water contaminant in urban areas. Thus, we simultaneously manipulated plant source population, microbial community, and the abiotic environment, and measured both plant and microbial performance as well as plant traits. Although we found little evidence of interactive effects, we found strong main effects of plant source, microbial treatment, and zinc on both duckweed and microbial growth, with significant variation among both duckweed and microbial communities. Despite strong growth alignment between duckweed and microbes, zinc consistently decreased plant growth, but increased microbial growth. Furthermore, as in recent studies of terrestrial plants, microbial interactions altered a duckweed phenotype (frond aggregation). Our results suggest that the duckweed source population, its associated microbiome, and the contaminant environment may all need to be considered in real-world phytoremediation efforts. Lastly, we propose that duckweed microbes offer a robust experimental system for study of host-microbiota interactions under a range of environmental stresses.
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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 | 0,000 | 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 | 0,000 |
| 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) | 0,001 | 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 ».