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Enregistrement W3027841425 · doi:10.1186/s40168-020-00844-7

Adaptive matching between phyllosphere bacteria and their tree hosts in a neotropical forest

2020· article· en· W3027841425 sur OpenAlexafffund
Geneviève Lajoie, Rémi Maglione, Steven W. Kembel

Notice bibliographique

RevueMicrobiome · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiquePlant-Microbe Interactions and Immunity
Établissements canadiensUniversité du Québec à Montréal
Organismes subventionnairesFonds de recherche du Québec – Nature et technologiesSmithsonian Tropical Research InstituteNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaCanada Research Chairs
Mots-clésPhyllosphereBiologyMetagenomicsEcologyMicrobial ecologyHost (biology)MicrobiomeMutualism (biology)PhylogeneticsEvolutionary biologyGeneBacteriaGenetics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: The phyllosphere is an important microbial habitat, but our understanding of how plant hosts drive the composition of their associated leaf microbial communities and whether taxonomic associations between plants and phyllosphere microbes represent adaptive matching remains limited. In this study, we quantify bacterial functional diversity in the phyllosphere of 17 tree species in a diverse neotropical forest using metagenomic shotgun sequencing. We ask how hosts drive the functional composition of phyllosphere communities and their turnover across tree species, using host functional traits and phylogeny. RESULTS: Neotropical tree phyllosphere communities are dominated by functions related to the metabolism of carbohydrates, amino acids, and energy acquisition, along with environmental signalling pathways involved in membrane transport. While most functional variation was observed within communities, there is non-random assembly of microbial functions across host species possessing different leaf traits. Metabolic functions related to biosynthesis and degradation of secondary compounds, along with signal transduction and cell-cell adhesion, were particularly important in driving the match between microbial functions and host traits. These microbial functions were also evolutionarily conserved across the host phylogeny. CONCLUSIONS: Functional profiling based on metagenomic shotgun sequencing offers evidence for the presence of a core functional microbiota across phyllosphere communities of neotropical trees. While functional turnover across phyllosphere communities is relatively small, the association between microbial functions and leaf trait gradients among host species supports a significant role for plant hosts as selective filters on phyllosphere community assembly. This interpretation is supported by the presence of phylogenetic signal for the microbial traits driving inter-community variation across the host phylogeny. Taken together, our results suggest that there is adaptive matching between phyllosphere microbes and their plant hosts. Video abstract.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,015
Score d'incertitude au seuil0,030

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,024
Tête enseignante GPT0,203
Écart entre enseignants0,180 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations87
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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