Population‐level variation in host plant response to multiple microbial mutualists
Notice bibliographique
Résumé
PREMISE: Multipartite mutualisms are widespread in nature, but population-level variation in these interactions is rarely quantified. In the model multipartite mutualism between legumes, arbuscular mycorrhizal (AM) fungi and rhizobia bacteria, host responses to microbial partners are expected to be synergistic because the nutrients provided by each microbe colimit plant growth, but tests of this prediction have not been done in multiple host populations. METHODS: To test whether plant response to associations with AM fungi and rhizobia varies among host populations and whether synergistic responses to microbial mutualists are common, we grew 34 Medicago truncatula populations in a factorial experiment that manipulated the presence or absence of each mutualist. RESULTS: Plant growth increased in response to each mutualist, but there were no synergistic effects. Instead, plant response to inoculation with AM fungi was an order of magnitude higher than with rhizobia. Plant response to AM fungi varied among populations, whereas responses to rhizobia were relatively uniform. There was a positive correlation between plant host response to each mutualist but no correlation between AM fungal colonization and rhizobia nodulation of plant roots. CONCLUSIONS: The greater population divergence in host response to AM fungi relative to rhizobia, weak correlation in host response to each microbial mutualist, and the absence of a correlation between measures of AM fungal and rhizobia performance suggests that each plant-microbe mutualism evolved independently among M. truncatula populations.
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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 | 0,000 |
| 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 ».