The Effects of Species Abundance, Spatial Distribution, and Phylogeny on a Plant-Ectomycorrhizal Fungal Network
Notice bibliographique
Résumé
Plant and root fungal interactions are among the most important belowground ecological interactions, however, the mechanisms underlying pairwise interactions and network patterns of rhizosphere fungi and host plants remain unknown. We tested whether neutral process or spatial constraints individually or jointly best explained quantitative plant-ectomycorrhizal fungal network assembly in a subtropical forest in southern China. Results showed that the observed plant-ectomycorrhizal fungal network had low connectivity, high interaction evenness, and an intermediate level of specialization, with nestedness and modularity both greater than random expectation. Incorporating information on the relative abundance and spatial overlap of plants and fungi well predicted network nestedness and connectance, but not necessarily explained other network metrics such as specificity. Spatial overlap better predicted pairwise species interactions of plants and ectomycorrhizal fungi than species abundance or a combination of species abundance and spatial overlap. There was a significant phylogenetic signal on species degree and interaction strength for ectomycorrhizal fungal but not for plant species. Our study suggests that neutral processes (species abundance matching) and niche/dispersal-related processes (implied by spatial overlap and phylogeny) jointly drive the shaping of a plant-ectomycorrhizal fungal network.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».