Host-Specificity and Core Taxa of Seagrass Leaf Microbiome Identified Across Tissue Age and Geographical Regions
Notice bibliographique
Résumé
The seagrass Zostera marina is a widespread foundational species in temperate coastal ecosystems that supports diverse communities of epiphytes and grazers. Bacteria link the production of seagrass to higher trophic levels and are thought to influence seagrass biology and health. Yet, we lack a clear understanding of the factors that structure the seagrass microbiome, or whether there is a consistent microbial community associated with seagrass that underpins functional roles. We sampled surface microbiome (epibiota) from new and old growth seagrass leaves and the surrounding seawater in eight meadows among four regions along the Central Coast of British Columbia, Canada to assess microbiome variability across space and as leaves age. We found that the seagrass leaf microbiome differs strongly from seawater. Microbial communities in new and old growth leaves are different from each other and from artificial seagrass leaves we deployed in one meadow. The microbiome on new leaves is less diverse and there is a small suite of core OTUs (operational taxonomic units) consistently present across regions. The overall microbial community for new leaves is more dispersed but with little regional differentiation, while the epiphytes on old leaves are regionally distinct. Many core OTUs on old leaves are commonly associated with marine biofilms. Together these observations suggest a stronger role for host filtering in new compared to old leaves, and a stronger influence of the environment and environmental colonization in old leaves. We found 11 core microbial taxa consistently present on old and new leaves and at very low relative abundance on artificial leaves and in the water column. These 11 taxa appear to be strongly associated with Z. marina . These core taxa may perform key functions important for the host such as detoxifying seagrass waste products, enhancing plant growth, and controlling epiphyte cover.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| 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 tête enseignante, 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 ».