Distinct gut microbiomes in two polar bear subpopulations inhabiting different sea ice ecoregions
Notice bibliographique
Résumé
Gut microbiomes were analyzed by 16S rRNA gene metabarcoding for polar bears (Ursus maritimus) from the southern Beaufort Sea (SB), where sea ice loss has led to increased use of land-based food resources by bears, and from East Greenland (EG), where persistent sea ice has allowed hunting of ice-associated prey nearly year-round. SB polar bears showed a higher number of total (940 vs. 742) and unique (387 vs. 189) amplicon sequence variants and higher inter-individual variation compared to EG polar bears. Gut microbiome composition differed significantly between the two subpopulations and among sex/age classes, likely driven by diet variation and ontogenetic shifts in the gut microbiome. Dietary tracer analysis using fatty acid signatures for SB polar bears showed that diet explained more intrapopulation variation in gut microbiome composition and diversity than other tested variables, i.e., sex/age class, body condition, and capture year. Substantial differences in the SB gut microbiome relative to EG polar bears, and associations between SB gut microbiome and diet, suggest that the shifting foraging habits of SB polar bears tied to sea ice loss may be altering their gut microbiome, with potential consequences for nutrition and physiology.
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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 | 0,000 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».