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Enregistrement W3115734173 · doi:10.1093/femsec/fiaa206

Temporal and spatial interactions modulate the soybean microbiome

2020· article· en· W3115734173 sur OpenAlexaff
Itumeleng Moroenyane, Julien Tremblay, Étienne Yergeau

Notice bibliographique

RevueFEMS Microbiology Ecology · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueNematode management and characterization studies
Établissements canadiensInstitut National de la Recherche Scientifique
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBiologyRhizosphereMicrobiomeEcological nicheEcologyBiodiversityEcosystemNiche differentiationAlpha diversityAbundance (ecology)NicheBeta diversityRelative species abundanceTemporal scalesCommunity structureHabitat

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Managed agricultural ecosystems are unique systems where crops and microbes are intrinsically linked. This study focuses on discerning microbiome successional patterns across all plant organs and tests for evidence of niche differentiation along temporal and spatial axes. Soybean plants were grown in an environmental chamber till seed maturation. Samples from various developmental stages (emergence, growth, flowering and maturation) and compartments (leaf, stem, root and rhizosphere) were collected. Community structure and composition were assessed with 16S rRNA gene and ITS region amplicon sequencing. Overall, the interaction between spatial and temporal dynamics modulated alpha and beta diversity patterns. Time lag analysis on measured diversity indices highlighted a strong temporal dependence of communities. Spatial and temporal interactions influenced the relative abundance of the most abundant genera, whilst random forest predictions reinforced the observed localisation patterns of abundant genera. Overall, our results show that spatial and temporal interactions tend to maintain high levels of biodiversity within the bacterial/archaeal community, whilst in fungal communities OTUs within the same genus tend to have overlapping niches.

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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,958
Score d'incertitude au seuil0,641

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)0,0010,000

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 Opus0,020
Tête enseignante GPT0,208
Écart entre enseignants0,188 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations41
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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