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Enregistrement W3151356634 · doi:10.1101/2021.04.06.438641

Fungal community turnover along steep environmental gradients from geothermal soils in Yellowstone National Park

2021· preprint· en· W3151356634 sur OpenAlexaff
Anna Bazzicalupo, Sonya Erlandson, Margaret Branine, Megan Ratz, Lauren Ruffing, Nhu Nguyen, Sara Branco

Notice bibliographique

RevuebioRxiv (Cold Spring Harbor Laboratory) · 2021
Typepreprint
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueMycorrhizal Fungi and Plant Interactions
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAbiotic componentNational parkEcologySoil waterGeothermal gradientTrophic levelCommunity structureBiologyFungal DiversityEnvironmental scienceGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Geothermal soils offer unique insight into the way extreme environmental factors shape communities of organisms. However, little is known about the fungi growing in these environments and in particular how localized steep abiotic gradients affect fungal diversity. We used metabarcoding to characterize soil fungi surrounding a hot spring-fed thermal creek with water up to 84 °C and pH 10 in Yellowstone National Park. We found a significant association between fungal communities and soil variable principal components, and we identify the key trends in co-varying soil variables that explain the variation in fungal community. Saprotrophic and ectomycorrhizal fungi community profiles followed, and were significantly associated with, different soil variable principal components, highlighting potential differences in the factors that structure these different fungal trophic guilds. In addition, in vitro growth experiments in four target fungal species revealed a wide range of tolerances to pH levels but not to heat. Overall, our results documenting turnover in fungal species within a few hundred meters suggest many co-varying environmental factors structure the diverse fungal communities found in the soils of Yellowstone National Park.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,033
Score d'incertitude au seuil0,065

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,194
Écart entre enseignants0,180 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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

Citations0
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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