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Enregistrement W2922883242 · doi:10.1038/s41467-019-09284-w

Foliar-feeding insects acquire microbiomes from the soil rather than the host plant

2019· article· en· W2922883242 sur OpenAlexfundno aff
S. Emilia Hannula, Feng Zhu, Robin Heinen, Т. Martijn Bezemer

Notice bibliographique

RevueNature Communications · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueInsect symbiosis and bacterial influences
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNederlands Instituut voor EcologieGénome QuébecNederlandse Organisatie voor Wetenschappelijk OnderzoekKoninklijke Nederlandse Akademie van WetenschappenMcGill University
Mots-clésMicrobiomeBiologyHost (biology)HerbivoreSoil waterInsectCaterpillarBotanyEcologyLepidoptera genitalia

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Microbiomes of soils and plants are linked, but how this affects microbiomes of aboveground herbivorous insects is unknown. We first generated plant-conditioned soils in field plots, then reared leaf-feeding caterpillars on dandelion grown in these soils, and then assessed whether the microbiomes of the caterpillars were attributed to the conditioned soil microbiomes or the dandelion microbiome. Microbiomes of caterpillars kept on intact plants differed from those of caterpillars fed detached leaves collected from plants growing in the same soil. Microbiomes of caterpillars reared on detached leaves were relatively simple and resembled leaf microbiomes, while those of caterpillars from intact plants were more diverse and resembled soil microbiomes. Plant-mediated changes in soil microbiomes were not reflected in the phytobiome but were detected in caterpillar microbiomes, however, only when kept on intact plants. Our results imply that insect microbiomes depend on soil microbiomes, and that effects of plants on soil microbiomes can be transmitted to aboveground insects feeding later on other plants.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,003

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,230
Écart entre enseignants0,212 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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

Citations220
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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