Morphological complexity affects the diversity of marine microbiomes
Notice bibliographique
Résumé
Large eukaryotes support diverse communities of microbes on their surface-epibiota-that profoundly influence their biology. Alternate factors known to structure complex patterns of microbial diversity-host evolutionary history and ecology, environmental conditions and stochasticity-do not act independently and it is challenging to disentangle their relative effects. Here, we surveyed the epibiota from 38 sympatric seaweed species that span diverse clades and have convergent morphology, which strongly influences seaweed ecology. Host identity explains most of the variation in epibiont communities and deeper host phylogenetic relationships (e.g., genus level) explain a small but significant portion of epibiont community variation. Strikingly, epibiota community composition is significantly influenced by host morphology and epibiota richness increases with morphological complexity of the seaweed host. This effect is robust after controlling for phylogenetic non-independence and is strongest for crustose seaweeds. We experimentally validated the effect of host morphology by quantifying bacterial community assembly on latex sheets cut to resemble three seaweed morphologies. The patterns match those observed in our field survey. Thus, biodiversity increases with habitat complexity in host-associated microbial communities, mirroring patterns observed in animal communities. We suggest that host morphology and structural complexity are underexplored mechanisms structuring microbial communities.
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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 | 0,000 |
| 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) | 0,005 | 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 ».