Interactions between social groups of colobus monkeys ( <i>Colobus vellerosus</i> ) explain similarities in their gut microbiomes
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The gut microbiome is structured by social groups in a variety of host taxa. Whether this pattern is driven by relatedness, similar diets, or shared social environments is under debate because few studies have had access to the data necessary to disentangle these factors in wild populations. We investigated whether diet, relatedness, or the 1-meter proximity network best explains differences in the gut microbiome among 45 female colobus monkeys in 8 social groups residing at Boabeng-Fiema, Ghana. We combined demographic and behavioural data collected May-August 2007 and October 2008-April 2009 with 16S rRNA sequencing of faecal samples collected during the latter part of each observation period. Social group identity explained a large percentage of the variation in gut microbiome beta-diversity. When comparing the predictive power of dietary dissimilarity, relatedness, and connectedness in the 1-meter proximity network, the models with social connectedness received the strongest support, even in our analyses that excluded within-group dyads. This novel finding indicates that microbes may be transmitted during intergroup encounters, which could occur either indirectly via shared environments or directly via social contact. Lastly, some of the gut microbial taxa that appear to be transmitted via 1-meter proximity are associated with digestion of plant material, but further research is needed to investigate whether this type of gut microbe transmission yields health benefits, which could provide an incentive for the formation and maintenance of social bonds within and between social groups.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,002 | 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 ».