A multiomic analysis of in situ coral–turf algal interactions
Notice bibliographique
Résumé
Viruses, microbes, and host macroorganisms form ecological units called holobionts. Here, a combination of metagenomic sequencing, metabolomic profiling, and epifluorescence microscopy was used to investigate how the different components of the holobiont including bacteria, viruses, and their associated metabolites mediate ecological interactions between corals and turf algae. The data demonstrate that there was a microbial assemblage unique to the coral-turf algae interface displaying higher microbial abundances and larger microbial cells. This was consistent with previous studies showing that turf algae exudates feed interface and coral-associated microbial communities, often at the detriment of the coral. Further supporting this hypothesis, when the metabolites were assigned a nominal oxidation state of carbon (NOSC), we found that the turf algal metabolites were significantly more reduced (i.e., have higher potential energy) compared to the corals and interfaces. The algae feeding hypothesis was further supported when the ecological outcomes of interactions (e.g., whether coral was winning or losing) were considered. For example, coral holobionts losing the competition with turf algae had higher Bacteroidetes-to-Firmicutes ratios and an elevated abundance of genes involved in bacterial growth and division. These changes were similar to trends observed in the obese human gut microbiome, where overfeeding of the microbiome creates a dysbiosis detrimental to the long-term health of the metazoan host. Together these results show that there are specific biogeochemical changes at coral-turf algal interfaces that predict the competitive outcomes between holobionts and are consistent with algal exudates feeding coral-associated microbes.
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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 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 ».