MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W3164695391 · doi:10.3389/fevo.2021.679638

Chemical Similarity of Co-occurring Trees Decreases With Precipitation and Temperature in North American Forests

2021· article· en· W3164695391 sur OpenAlexafffund
Brian E. Sedio, Marko J. Spasojevic, Jonathan A. Myers, S. Joseph Wright‬, Maria D. Person, Hamssika Chandrasekaran, Jack H. Dwenger, María Laura Prechi, Christian A. López, David Allen, Kristina J. Anderson‐Teixeira, Jennifer L. Baltzer, Norman A. Bourg, Buck T. Castillo, Nicola J. Day, Emily A. Dewald-Wang, Christopher W. Dick, Timothy Y. James, Jordan G. Kueneman, Joseph A. LaManna, James A. Lutz, Ian R. McGregor, Sean M. McMahon, Geoffrey G. Parker, John D. Parker, John Vandermeer

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Ecology and Evolution · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueEcology and Vegetation Dynamics Studies
Établissements canadiensWilfrid Laurier University
Organismes subventionnairesPacific Northwest Research StationSmithsonian Environmental Research CenterSmithsonian Tropical Research InstituteSmithsonian Conservation Biology InstituteUtah State UniversityCorteva AgriscienceUniversity of Texas at AustinUtah Agricultural Experiment StationUniversity of MichiganGlobal Water FuturesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaSmithsonian InstitutionU.S. Department of AgricultureU.S. Forest ServiceNational Science FoundationHSBC Bank USAWashington University in St. Louis
Mots-clésAbiotic componentSpecies richnessInterspecific competitionPrecipitationMetabolomicsMetabolomeTraitGrowing seasonEcologyBiologyNicheTemperate forestEcosystemBeta diversityGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Plant diversity varies immensely over large-scale gradients in temperature, precipitation, and seasonality at global and regional scales. This relationship may be driven in part by climatic variation in the relative importance of abiotic and biotic interactions to the diversity and composition of plant communities. In particular, biotic interactions may become stronger and more host specific with increasing precipitation and temperature, resulting in greater plant species richness in wetter and warmer environments. This hypothesis predicts that the many defensive compounds found in plants’ metabolomes should increase in richness and decrease in interspecific similarity with precipitation, temperature, and plant diversity. To test this prediction, we compared patterns of chemical and morphological trait diversity of 140 woody plant species among seven temperate forests in North America representing 16.2°C variation in mean annual temperature (MAT), 2,115 mm variation in mean annual precipitation (MAP), and from 10 to 68 co-occurring species. We used untargeted metabolomics methods based on data generated with liquid chromatography-tandem mass spectrometry to identify, classify, and compare 13,480 unique foliar metabolites and to quantify the metabolomic similarity of species in each community with respect to the whole metabolome and each of five broad classes of metabolites. In addition, we compiled morphological trait data from existing databases and field surveys for three commonly measured traits (specific leaf area [SLA], wood density, and seed mass) for comparison with foliar metabolomes. We found that chemical defense strategies and growth and allocation strategies reflected by these traits largely represented orthogonal axes of variation. In addition, functional dispersion of SLA increased with MAP, whereas functional richness of wood density and seed mass increased with MAT. In contrast, chemical similarity of co-occurring species decreased with both MAT and MAP, and metabolite richness increased with MAT. Variation in metabolite richness among communities was positively correlated with species richness, but variation in mean chemical similarity was not. Our results are consistent with the hypothesis that plant metabolomes play a more important role in community assembly in wetter and warmer climates, even at temperate latitudes, and suggest that metabolomic traits can provide unique insight to studies of trait-based community assembly.

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: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,105
Score d'incertitude au seuil0,911

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)0,0000,000

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 Opus0,003
Tête enseignante GPT0,206
Écart entre enseignants0,203 · 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'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

Citations38
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueFrontiers in Ecology and EvolutionMême sujetEcology and Vegetation Dynamics StudiesTravaux en français237 207