Estimation of Fungal Diversity and Identification of Major Abiotic Drivers Influencing Fungal Richness and Communities in Northern Temperate and Boreal Quebec Forests
Notice bibliographique
Résumé
Fungi play important roles in forest ecosystems and understanding fungal diversity is crucial to address essential questions about species conservation and ecosystems management. Changes in fungal diversity can have severe impacts on ecosystem functionality. Unfortunately, little is known about fungal diversity in northern temperate and boreal forests, and we have yet to understand how abiotic variables shape fungal richness and composition. Our objectives were to make an overview of the fungal richness and the community composition in the region and identify their major abiotic drivers. We sampled 262 stands across the northern temperate and boreal Quebec forest located in the region of Abitibi-Témiscamingue, Mauricie, and Haute-Mauricie. At each site, we characterized fungal composition using Illumina sequencing, as well as several potential abiotic drivers (e.g., humus thickness, soil pH, vegetation cover, etc.). We tested effects of abiotic drivers on species richness using generalized linear models, while difference in fungal composition between stands was analyzed with permutational multivariate analysis of variance and beta-diversity partitioning analyses. Fungi from the order Agaricales, Helotiales, and Russulales were the most frequent and sites from the north of Abitibi-Témiscamingue showed the highest OTUs (Operational Taxonomic Unit) richness. Stand age and moss cover were the best predictors of fungal richness. On the other hand, the strongest drivers of fungal community structure were soil pH, average cumulative precipitation, and stand age, although much of community variance was left unexplained in our models. Overall, our regional metacommunity was characterized by high turnover rate, even when rare OTUs were removed. This may indicate strong environmental filtering by several unmeasured abiotic filters, or stronger than expected dispersal limitations in soil fungal communities. Our results show how difficult it can be to predict fungal community assembly even with high replication and efforts to include several biologically relevant explanatory variables.
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 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 ».