Bacterial microbiota similarity between predators and prey in a blue tit trophic network
Notice bibliographique
Résumé
Trophic networks are composed of many organisms hosting microbiota that interact with their hosts and with each other. Yet, our knowledge of the factors driving variation in microbiota and their interactions in wild communities is limited. To investigate the relation among host microbiota across a trophic network, we studied the bacterial microbiota of two species of primary producers (downy and holm oaks), a primary consumer (caterpillars), and a secondary consumer (blue tits) at nine sites in Corsica. To quantify bacterial microbiota, we amplified 16S rRNA gene sequences in blue tit feces, caterpillars, and leaf samples. Our results showed that hosts from adjacent trophic levels had a more similar bacterial microbiota than hosts separated by two trophic levels. Our results also revealed a difference between bacterial microbiota present on the two oak species, and among leaves from different sites. The main drivers of bacterial microbiota variation within each trophic level differed across spatial scales, and sharing the same tree or nest box increased similarity in bacterial microbiota for caterpillars and blue tits. This study quantifies host microbiota interactions across a three-level trophic network and illustrates how the factors shaping bacterial microbiota composition vary among different hosts.
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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 | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 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 ».