Dispersal alters soil microbial community response to drought
Notice bibliographique
Résumé
Microbial communities will experience novel climates in the future. Dispersal is now recognized as a driver of microbial diversity and function, but our understanding of how dispersal influences responses to novel climates is limited. We experimentally tested how the exclusion of aerially dispersed fungi and bacteria altered the compositional and functional response of soil microbial communities to drought. We manipulated dispersal and drought by collecting aerially deposited microbes after precipitation events and subjecting soil mesocosms to either filter-sterilized rain (no dispersal) or unfiltered rain (dispersal) and to either drought (25% ambient) or ambient rainfall for 6 months. We characterized community composition by sequencing 16S and ITS rRNA regions and function using community-level physiological profiles. Treatments without dispersal had lower soil microbial biomass and metabolic diversity but higher bacterial and fungal species richness. Dispersal also altered soil community response to drought; drought had a stronger effect on bacterial (but not fungal) community composition, and induced greater functional loss, when dispersal was present. Surprisingly, neither immigrants nor drought-tolerant taxa had higher abundance in dispersal treatments. We show experimentally that natural aerial dispersal rate alters soil microbial responses to disturbance. Changes in dispersal rates should be considered when predicting microbial responses to climate change.
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 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 | 0,001 | 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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,035 | 0,037 |
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».