Dispersal limitation and thermodynamic constraints govern spatial structure of permafrost microbial communities
Notice bibliographique
Résumé
Understanding drivers of permafrost microbial community composition is critical for understanding permafrost microbiology and predicting ecosystem responses to thaw. We hypothesize that permafrost communities are shaped by physical constraints imposed by prolonged freezing, and exhibit spatial distributions that reflect dispersal limitation and selective pressures associated with these physical constraints. To test this, we characterized patterns of environmental variation and microbial community composition in permafrost across an Alaskan boreal forest landscape. We used null modeling to estimate the importance of selective and neutral assembly processes on community composition, and identified environmental factors influencing ecological selection through regression and structural equation modeling (SEM). Proportionally, the strongest process influencing community composition was dispersal limitation (0.36), exceeding the influence of homogenous selection (0.21), variable selection (0.16) and homogenizing dispersal (0.05). Fe(II) content was the most important factor explaining variable selection, and was significantly associated with total selection by univariate regression (R2 = 0.14, P = 0.003). SEM supported a model in which Fe(II) content mediated influences of the Gibbs free energy of the organic matter pool and organic acid concentration on total selection. These findings suggest that the dominant processes shaping microbial communities in permafrost result from the stability of the permafrost environment, which imposes dispersal and thermodynamic constraints.
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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 | 0,000 | 0,002 |
| 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) | 0,011 | 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 ».