Urban environments harbor greater oomycete and <i>Phytophthora</i> diversity, creating a bridgehead for potential new pathogens to natural ecosystems
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Anthropogenic activities contribute to changes in the range and distribution of species. Globalization is resulting in human‐mediated dispersal that is causing a breakdown in normal biogeographic barriers. But the impact of anthropogenic activities on plant pathogen communities is still poorly understood. We conducted an eDNA metabarcoding study to compare communities of oomycetes, a group of eukaryotic microorganisms that comprises important crop and tree pathogens, in urban, natural, and interface environments. Oomycete diversity and abundance were highest in human impacted urban environments and lowest in natural environments, while the interface environments were intermediate. Urban environments had the highest proportion of sites where species of the plant pathogenic genus Phytophthora were found, as well as the largest number of unknown or undescribed Phytophthora species. The taxa overlap between urban and interface environments was one order of magnitude larger than the overlap between urban and natural environments. Our analyses show that urban/natural interface areas likely act as a bridge for invasion into natural environments. This could impact both the natural biota and natural ecosystem processes. Our study serves as a warning that some Phytophthora species introduced from nurseries or spread by human movement could pose a threat to natural ecosystems. Shifting patterns in oomycete communities could interfere with natural ecosystem processes and result in increases in disease and ecosystem declines.
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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 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,003 | 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 ».