Choices on sampling, sequencing, and analyzing DNA influence the estimation of community composition of plant fungal symbionts
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Plant root symbionts, namely mycorrhizal fungi, can be characterized using a variety of methods, but most of these rely on DNA. While Sanger sequencing still fulfills particular research objectives, next‐generation sequencing currently dominates the field, thus understanding how the two methods differ is important for identifying both opportunities and limitations to characterizing fungal communities. In addition to testing sequencing methods, we also examined how roots and soils may yield different fungal communities and how disturbance may affect those differences. We sequenced DNA from ectomycorrhizal fungi colonizing roots of Pinus banksiana and found that operational taxonomic unit richness was higher, and compositional variance lower, for Illumina MiSeq–sequenced communities compared to Sanger‐sequenced communities. We also found that fungal communities associated with roots were distinct in composition compared to those associated with soils and, moreover, that soil‐associated fungi were more clustered in composition than those of roots. Finally, we found community dissimilarity between roots and soils was insensitive to disturbance; however, rarefying read counts had a sizeable influence on trends in fungal richness. Although interest in mycorrhizal communities is typically focused on the abiotic and biotic filters sorting fungal species, our study shows that the choice of methods to sample, sequence, and analyze DNA can also influence the estimation of community composition.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».