Differential gene expression associated with fungal trophic shifts along the senescence gradient of the moss <i>Dicranum scoparium</i>
Notice bibliographique
Résumé
Bryophytes harbour microbiomes, including diverse communities of fungi. The molecular mechanisms by which perennial mosses interact with these fungal partners along their senescence gradients are unknown, yet this is an ideal system to study variation in gene expression associated with trophic state transitions. We investigated differentially expressed genes of fungal communities and their host Dicranum scoparium across its naturally occurring senescence gradient using a metatranscriptomic approach. Higher activity of fungal nutrient-related (carbon, nitrogen, phosphorus and sulfur) transporters and Carbohydrate-Active enZyme (CAZy) genes was detected toward the bottom, partially decomposed, layer of the moss. The most prominent variation in the expression levels of fungal nutrient transporters was from inorganic nitrogen-related transporters, whereas the breakdown of organonitrogens was detected as the most enriched gene ontology term for the host D. scoparium, for those transcripts having higher expression in the partially decomposed layer. The abundance of bacterial rRNA transcripts suggested that more living members of Cyanobacteria are associated with the photosynthetic layer of D. scoparium, while members of Rhizobiales are detected throughout the gametophytes. Plant genes for specific fungal-plant communication, including defense responses, were differentially expressed, suggesting that different genetic pathways are involved in plant-microbe crosstalk in photosynthetic tissues compared to partially decomposed tissues.
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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 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».