Ecological and Industrial Implications of Dynamic Seaweed-Associated Microbiota Interactions
Notice bibliographique
Résumé
Seaweeds are broadly distributed and represent an important source of secondary metabolites (e.g., halogenated compounds, polyphenols) eliciting various pharmacological activities and playing a relevant ecological role in the anti-epibiosis. Importantly, host (as known as basibiont such as algae)-microbe (as known as epibiont such as bacteria) interaction (as known as halobiont) is a driving force for coevolution in the marine environment. Nevertheless, halobionts may be fundamental (harmless) or detrimental (harmful) to the functioning of the host. In addition to biotic factors, abiotic factors (e.g., pH, salinity, temperature, nutrients) regulate halobionts. Spatiotemporal and functional exploration of such dynamic interactions appear crucial. Indeed, environmental stress in a constantly changing ocean may disturb complex mutualistic relations, through mechanisms involving host chemical defense strategies (e.g., secretion of secondary metabolites and antifouling chemicals by quorum sensing). It is worth mentioning that many of bioactive compounds, such as terpenoids, previously attributed to macroalgae are in fact produced or metabolized by their associated microorganisms (e.g., bacteria, fungi, viruses, parasites). Eventually, recent metagenomics analyses suggest that microbes may have acquired seaweed associated genes because of increased seaweed in diets. This article retrospectively reviews pertinent studies on the spatiotemporal and functional seaweed-associated microbiota interactions which can lead to the production of bioactive compounds with high antifouling, theranostic, and biotechnological potential.
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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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».