MétaCan
Menu
← Retour à la cohorte
Enregistrement W3171007748 · doi:10.5194/egusphere-egu21-13734

Microbial community composition is linked to Sphagnum acclimation to warming

2021· article· en· W3171007748 sur OpenAlexaff
Tatjana Živković, Alyssa A. Carell, Gustaf Granath, Mats B. Nilsson, Manuel Helbig, Denis Warshan, Ingeborg J. Klarenberg, Daniel Gilbert, A. Jonathan Shaw, Joel E. Kostka, David J. Weston

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiquePeatlands and Wetlands Ecology
Établissements canadiensDalhousie UniversityMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSphagnumAcclimatizationNutrientPeatBiologyAnimal scienceEcologyChemistryBotany

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Peatlands store about third of the terrestrial carbon (C) and exert long-term climate cooling. Dominant plant genera in acidic peatlands, Sphagnum mosses, are main contributors to net primary productivity. Through associative relationships with diverse microbial organisms (microbiome), Sphagnum mosses control major biogeochemical processes, namely uptake, storage and potential release of carbon and nitrogen. Climate warming is expected to negatively impact C accumulation in peatlands and alter nutrient cycling, however Sphagnum-dominated peatland resilience to climate warming may depend on Sphagnum-microbiome associations. The ability of the microbiome to rapidly acclimatize to warming may aid Sphagnum exposed to elevated temperatures through host-microbiome acquired thermotolerance. We investigated the role of the microbiome on Sphagnum’s ability to acclimate to elevated temperatures using a microbiome-transfer approach to test: a) whether the thermal origin of the microbiome influences acclimation of Sphagnum growth and b) if microbial benefits to Sphagnum growth depend on donor Sphagnum species. Using a full-factorial design, microbiomes were separated from Sphagnum “donor” species from four different peatlands across a wide range of thermal environments (11.4-27°C). The microbiomes were transferred onto germ-free “recipient” Sphagnum species in the laboratory and exposed to a range of experimental temperatures (8.5 – 26.5°C) for growth analysis over 4 weeks. Normalized growth rates were maximized for plants that received a microbiome from a matched “donor” and with a similar origin temperature (ΔTtreatment-origin: 0.3±0.9°C [±standard error], p = 0.73). For non-matched “donor-recipient” Sphagnum pairs, ΔTtreatment-origin was slightly negative with -4.1±2.1°C (p = 0.06). The largest growth rate of the “recipient” was measured when grown with a microbiome from a matching “donor” Sphagnum species and was 252% and 48% larger than the maximum growth rate of the germ-free Sphagnum and the non-matched “donor-recipient” Sphagnum pairs, respectively. Our results suggest that the composition of the Sphagnum microbiome plays a critical role in host plant temperature acclimation. We found that microbially-provided benefits to the host plant were most pronounced when: 1) the thermal origin of the microbiome is similar to experimental temperatures, and 2) when donor and recipient Sphagnum species are the same. Together, these results suggest that Sphagnum temperature acclimation can be modulated, in part, by microbial interactions and may potentially play a role in peatland resilience to climate warming.

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)0,001
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 enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,007

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
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)0,0020,000

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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,256
Écart entre enseignants0,238 · 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

Explorer davantage

Même sujetPeatlands and Wetlands Ecology→Travaux en français237 207→