Geography, seasonality, and host‐associated population structure influence the fecal microbiome of a genetically depauparate Arctic mammal
Notice bibliographique
Résumé
) are one of few large herbivores able to survive this harsh environment. Microbiome research of the gastrointestinal tract may hold clues as to how muskoxen exist in the Arctic, but also how this species may respond to rapid environmental changes. In this study, we investigated the effects of season (spring/summer/winter), year (2007-2016), and host genetic structure on population-level microbiome variation in muskoxen from the Canadian Arctic. We utilized 16S rRNA gene sequencing to characterize the fecal microbial communities of 78 male muskoxen encompassing two population genetic clusters. These clusters are defined by Arctic Mainland and Island populations, including the following: (a) two mainland sampling locations of the Northwest Territories and Nunavut and (b) four locations of Victoria Island. Between these geographic populations, we found that differences in the microbiome reflected host-associated genetic cluster with evidence of migration. Within populations, seasonality influenced bacterial diversity with no significant differences between years of sampling. We found evidence of pathogenic bacteria, with significantly higher presence in mainland samples. Our findings demonstrate the effects of seasonality and the role of host population-level structure in driving fecal microbiome differences in a large Arctic mammal.
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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 | 0,000 | 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».