The creeping bentgrass microbiome: Traditional culturing and sequencing results compared with metagenomic techniques
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Recent metagenomic studies have probed the fungal microbiome of intensively managed turfgrasses to better understand the organisms present, which may be beneficial or harmful, but the taxonomic resolution is often limited to the family or genus level. This may relate to the common practice of targeting short ribosomal DNA sequences for estimating fungal abundance and phylogenetic relationships. We collected samples of intensively managed creeping bentgrass (Agrostis stolonifera L.) from Guelph, ON, across two growing seasons and obtained 2,204 foliar epiphytic fungal isolates. Sequencing the entire internal transcribed spacer (ITS) region of 251 representative isolates resolved these to 54 species in 31 genera. A comparison of the taxa identified here versus those reported in five metagenomic studies revealed similarities. However, of the 31 genera we identified by sequencing, 13 genera (42%) were not reported in the metagenomic studies related to intensively managed turfgrass systems. The five metagenomic studies identified an average of 44 genera, with 46% (ranging from 4 to 72%) on average being unique to each study. In addition to revealing genera that were not reported in other studies, full‐length ITS sequencing had the advantage of being able to resolve to the species level. We could resolve 248 of the sequenced isolates to species with an e‐value of 10−50, with three left at the genus level. Until sequencing technologies can yield full‐length ITS sequencing, laborious traditional culturing followed by sequencing of the entire ITS region can give insights into microbiomes not revealed by current metagenomic methods.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».