The gut microbiome as an indicator of habitat disturbance in a Critically Endangered lemur
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Habitat disturbance affects the biology and health of animals globally. Understanding the factors that contribute to the differential responses of animals to habitat disturbance is critical for conservation. The gut microbiota represents a potential pathway through which host responses to habitat disturbance might be mediated. However, a lack of quantitative environmental data in many gut microbiome (GM) studies of wild animals limits our ability to pinpoint mechanisms through which habitat disturbance affects the GM. Here, we examine the impact of anthropogenic habitat disturbance on the diet and GM of the Critically Endangered black-and-white ruffed lemur (Varecia variegata editorum). We collected fecal samples and behavioral data from Varecia occupying habitats qualitatively categorized as primary forest, moderately disturbed forest, and heavily disturbed forest. RESULTS: Varecia diet and GM composition differed substantially across sites. Dietary richness predicted GM richness across sites, and overall GM composition was strongly correlated to diet composition. Additionally, the consumption of three specific food items positively correlated to the relative abundances of five microbial strains and one microbial genus across sites. However, diet did not explain all of the GM variation in our dataset, and differences in the GM were detected that were not correlated with diet, as measured. CONCLUSIONS: Our data suggest that diet is an important influence on the Varecia GM across habitats and thus could be leveraged in novel conservation efforts in the future. However, other factors such as contact with humans should also be accounted for. Overall, we demonstrate that quantitative data describing host habitats must be paired with GM data to better target the specific mechanisms through which environmental change affects the GM.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| 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 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 ».