Tree Diversity Reduces Fungal Endophyte Richness and Diversity in a Large-Scale Temperate Forest Experiment
Notice bibliographique
Résumé
Although decades of research have typically demonstrated a positive correlation between biodiversity of primary producers and associated trophic levels, the ecological drivers of this association are poorly understood. Recent evidence suggests that the plant microbiome, or the fungi and bacteria found on and inside plant hosts, may be cryptic yet important drivers of important processes, including primary production and trophic interactions. Here, using high-throughput sequencing, we characterized foliar fungal community diversity, composition, and function from 15 broadleaved tree species (N = 545) in a recently established, large-scale temperate tree diversity experiment using over 17,000 seedlings. Specifically, we tested whether increases in tree richness and phylogenetic diversity would increase fungal endophyte diversity (the “Diversity Begets Diversity” hypothesis), as well as alter community composition (the “Tree Diversity–Endophyte Community” hypothesis) and function (the “Tree Diversity–Endophyte Function” hypothesis) at different spatial scales. We demonstrated that increasing tree richness and phylogenetic diversity decreased fungal species and functional guild richness and diversity, including pathogens, saprotrophs, and parasites, within the first three years of a forest diversity experiment. These patterns were consistent at the neighborhood and tree plot scale. Our results suggest that fungal endophytes, unlike other trophic levels (e.g., herbivores as well as epiphytic bacteria), respond negatively to increasing plant diversity.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».