Insights into dryland biocrust microbiome: geography, soil depth and crust type affect biocrust microbial communities and networks in Mojave Desert, USA
Notice bibliographique
Résumé
Biocrusts are the living skin of drylands, comprising diverse microbial communities that are essential to desert ecosystems. Despite there being extensive knowledge on biocrust ecosystem functions and lichen and moss biodiversity, little is known about factors structuring diversity among their microbial communities. We used amplicon-based metabarcode sequencing to survey microbial communities from biocrust surface and subsurface soils at four sites located within the Mojave Desert. Five biocrust types were examined: Light-algal/Cyanobacteria, Cyanolichen, Green-algal lichen, Smooth-moss and Rough-moss crust types. Microbial diversity in biocrusts was structured by several characteristics: (i) central versus southern Mojave sites displayed different community signatures, (ii) indicator taxa of plant-associated fungi (plant pathogens and wood saprotrophs) were identified at each site, (iii) surface and subsurface microbial communities were distinct and (iv) crust types had distinct indicator taxa. Network analysis ranked bacteria-bacteria interactions as the most connected of all within-domain and cross-domain interaction networks in biocrust surface samples. Actinobacteria, Proteobacteria, Cyanobacteria and Ascomycota functioned as hubs among all phyla. The bacteria Pseudonocardia sp. (Pseudonocardiales, Actinobacteria) and fungus Alternaria sp. (Pleosporales, Ascomycota) were the most connected had the highest node degree. Our findings provide crucial insights for dryland microbial community ecology, conservation and sustainable management.
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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 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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 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 ».