Composition and Drivers of Gut Microbial Communities in Arctic-Breeding Shorebirds
Notice bibliographique
Résumé
Gut microbiota can have important effects on host health, but explanatory factors and pathways that determine gut microbial composition can differ among host lineages. In mammals, host phylogeny is one of the main drivers of gut microbiota, a result of vertical transfer of microbiota during birth. In birds, it is less clear what the drivers might be, but both phylogeny and environmental factors may play a role. We investigated host and environmental factors that underlie variation in gut microbiota composition in eight species of migratory shorebirds. We characterized bacterial communities from 375 fecal samples collected from adults of eight shorebird species captured at a network of nine breeding sites in the Arctic and Subarctic ecoregions of North America, by sequencing the V4 region of the bacterial 16S ribosomal RNA gene. Firmicutes (55.4%), Proteobacteria (13.8%), Fusobacteria (10.2%) and Bacteroidetes (8.1%) dominated the gut microbiota of adult shorebirds. Breeding location was the main driver of variation in gut microbiota of breeding shorebirds (R2 = 11.6%), followed by shorebird host species (R2 = 1.8%), and sampling year (R2 = 0.9%), but most variation remained unexplained. Site variation resulted from differences in the core bacterial taxa, whereas rare, low-abundance bacteria drove host species variation. Our study is the first to highlight the potential importance of local environment as a driver of gut microbiota composition in wild, migratory birds under natural conditions.
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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 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 ».