MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W3101792758 · doi:10.1111/mec.15747

Bacterial dispersal and drift drive microbiome diversity patterns within a population of feral hindgut fermenters

2020· article· en· W3101792758 sur OpenAlexafffundabout
Mason R. Stothart, Ruth Greuel, Stefan Gavriliuc, Astrid Henry, Alastair J. Wilson, Philip D. McLoughlin, Jocelyn Poissant

Notice bibliographique

RevueMolecular Ecology · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueGut microbiota and health
Établissements canadiensUniversity of SaskatchewanUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaCanada Foundation for Innovation
Mots-clésBiologyBiological dispersalHindgutMicrobiomeEcologyPopulationDiversity (politics)Evolutionary biologyGeneticsLarva

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Studies of microbiome variation in wildlife often emphasize host physiology and diet as proximate selective pressures acting on host-associated microbiota. In contrast, microbial dispersal and ecological drift are more rarely considered. Using amplicon sequencing, we characterized the bacterial microbiome of adult female (n = 86) Sable Island horses (Nova Scotia, Canada) as part of a detailed individual-based study of this feral population. Using data on sampling date, horse location, age, parental status, and local habitat variables, we contrasted the ability of spatiotemporal, life history, and environmental factors to explain microbiome diversity among Sable Island horses. We extended inferences made from these analyses with both phylogeny-informed and phylogeny-independent null modelling approaches to identify deviations from stochastic expectations. Phylogeny-informed diversity measures were correlated with spatial and local habitat variables, but null modelling results suggested that heterogeneity in ecological drift, rather than differential selective pressures acting on the microbiome, was responsible for these correlations. Conversely, phylogeny-independent diversity measures were best explained by host spatial and social structure, suggesting that taxonomic composition of the microbiome was shaped most strongly by bacterial dispersal. Parental status was important but correlated with measures of β-dispersion rather than β-diversity (mares without foals had lower alpha diversity and more variable microbiomes than mares with foals). Our results suggest that between host microbiome variation within the Sable Island horse population is driven more strongly by bacterial dispersal and ecological drift than by differential selective pressures. These results emphasize the need to consider alternative ecological processes in the study of microbiomes.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,605
Score d'incertitude au seuil0,619

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,218
Écart entre enseignants0,211 · 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 tête enseignante, 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

Citations55
Publié2020
Routes d'admission3
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueMolecular EcologyMême sujetGut microbiota and healthTravaux en français237 207