Genomic and environmental factors shape gill microbiome activity in an Amazonian teleost holobiont
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Fish microbiomes provide functions critical for their host’s survival in contrasting environments. These communities are sensitive to a range of environmental-specific factors (i.e. physicochemical parameters, free-living bacterioplankton) and host-specific factors (i.e. host genetic background). The relative contribution of these genomic and environmental factors shaping Amazonian fish microbiomes is still unknown. Here, we investigated this topic by analyzing the gill microbiomes of 240 wild flag cichlids ( Mesonauta festivus ) from four different populations (genetic clusters) distributed in 12 sites of two contrasting water types (ion-poor/acidic black water and ion-rich/circumneutral white water). The transcriptionally active gill microbiomes were characterized by a 16S rRNA metabarcoding approach carried on RNA extractions. They were analyzed in light of comprehensive datasets from the hosts genetic background (Genotyping-By-Sequencing), the bacterioplanktonic pool of bacteria (16S rRNA) and a set of 34 environmental parameters. Results show that the transcriptional activity of gill microbiome samples was significantly different between the genetic clusters and between water types. However, they suggest that the contribution of the host’s genetic background was relatively weak in comparison to the environment-related factors in structuring the relative abundance of different gill microbiome transcripts. This result was also confirmed by a mixed-effects modeling analysis, which suggested that the dissimilarity between the transcriptional activity of bacterioplanktonic communities possessed the best explicative power regarding the dissimilarity between gill microbiomes transcripts, while pairwise fixation indexes (F ST ) from the hosts’ genetic data only had a weak explicative power. We discuss these results in terms of microbiome assembly processes and flag cichlid fish ecology. Importance Host-associated microbial communities respond to a range of factors specific to the host physiology, genetic backgrounds and life history. However, these communities also show different degrees of sensitivity to environment-dependant factors such as abiotic physico-chemical parameters and ecological interactions. The relative importance of host-versus environment-associated factors in shaping teleost microbiomes is still understudied and is paramount for their conservation and aquaculture. Here, we studied the relative importance of host- and environment-associated factors structuring teleost microbiomes using gill samples from a wild Amazonian teleost model ( Mesonauta festivus ) sampled in contrasting habitats along a 1500 km section of the Amazonian basin, thus ensuring high genetic diversity. Results showed that the contribution of the host’s genetic background was weak compared to environment-related bacterioplanktonic communities in shaping gill microbiomes, thereby suggesting that our understanding of teleost microbiome assembly could benefit from further studies focused on the ecological interplay between host-associated and free-living communities.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 ».