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Enregistrement W2971765645 · doi:10.1101/758615

Metabolic insight into bacterial community assembly across ecosystem boundaries

2019· preprint· en· W2971765645 sur OpenAlexaff
Nathan I. Wisnoski, Mario E. Muscarella, Megan L. Larsen, Ariane L. Peralta, Jay T. Lennon

Notice bibliographique

RevuebioRxiv (Cold Spring Harbor Laboratory) · 2019
Typepreprint
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueMicrobial Community Ecology and Physiology
Établissements canadiensWilfrid Laurier UniversityUniversité du Québec à Montréal
Organismes subventionnairesArmy Research OfficeNational Science Foundation
Mots-clésBiological dispersalEcosystemNicheEcologyHabitatBiologyAquatic ecosystemEcological nichePopulation

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

ABSTRACT The movement of organisms across habitat boundaries has important consequences for populations, communities, and ecosystems. However, because most species are not well adapted to all habitat types, dispersal into suboptimal habitats could induce physiological changes associated with persistence strategies that influence community assembly. For example, high rates of cross-boundary dispersal are thought to maintain sink populations of terrestrial bacteria in aquatic habitats, but these bacteria may also persist by lowering their metabolic activity, introducing metabolic heterogeneity that buffers the population against niche selection. To differentiate between these assembly processes, we analyzed bacterial composition along a hydrological flow path from terrestrial soils through an aquatic reservoir by sequencing the active and total (active + inactive) portions of the community. When metabolic heterogeneity was ignored, our data were consistent with views that cross-boundary dispersal is important for structuring aquatic bacterial communities. In contrast, we found evidence for strong niche selection when metabolic heterogeneity was explicitly considered, suggesting that, relative to persistence strategies, dispersal may have a weaker effect on aquatic community assembly than previously thought. By accounting for metabolic heterogeneity in complex communities, our findings clarify the roles of local- and regional-scale assembly processes in terrestrial-aquatic meta-ecosystems.

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)0,001
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 seuil0,002

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,231
Écart entre enseignants0,217 · 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

Citations7
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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