It's what's on the inside that counts: stress physiology and the bacterial microbiome of a wild urban mammal
Notice bibliographique
Résumé
The microbiome's capacity to shape the host phenotype and its mutability underlie theorization that the microbiome might facilitate host acclimation to rapid environmental change. However, when environmental change occurs, it is unclear whether resultant microbiome restructuring is proximately driven by this changing external environment or by the host's physiological response to this change. We leveraged urbanization to compare the ability of host environment (urban or forest) versus multi-scale biological measures of host hypothalamic–pituitary–adrenal (HPA) axis physiology (neutrophil : lymphocyte ratio, faecal glucocorticoid metabolites, hair cortisol) to explain variation in the eastern grey squirrel (Sciurus carolinensis) faecal microbiome. Urban and forest squirrels differed across all three of the interpretations of HPA axis activity we measured. Direct consideration of these physiological measures better explained greater phylogenetic turnover between squirrels than environment. This pattern was strongly driven by trade-offs between bacteria which specialize on metabolizing digesta versus host-derived nutrient sources. Drawing on ecological theory to explain patterns in intestinal bacterial communities, we conclude that although environmental change can affect the microbiome, it might primarily do so indirectly by altering host physiology. We demonstrate that the inclusion and careful consideration of dynamic, rather than fixed (e.g. sex), dimensions of host physiology are essential for the study of host–microbe symbioses at the micro-evolutionary scale.
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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 | 0,000 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».