Host Species and Habitat Shape Fish- associated Bacterial Communities: Phylosymbiosis between Fish and their Microbiome
Notice bibliographique
Résumé
Abstract BackgroundWhile many studies have reported that the structure of the gut and skin microbiome is driven by both species-specific and habitat-specific factors, the relative importance of host-specific versus environmental factors in wild vertebrates remains poorly understood. The aim of this study was to determine the diversity and composition of fish skin, gut, and surrounding water bacterial communities (BCs) and assess the extent to which host habitat and phylogeny predict BC similarity. Skin swabs and gut samples from 334 fish belonging to 17 species were sampled in three Laurentian Great Lakes (LGLs) habitats (Detroit River, Lake Erie, Lake Ontario). We also collected and filtered water samples at the time of fish collection. We analyzed BC composition using 16S metabarcoding and tested for community variation. ResultsWe found that the water BC was distinct from the fish microbiome BCs, although the skin BC more closely resembled the water BC. We also found that environmental (sample location), habitat, fish diet and host species factors shape and promote divergence or convergence of the fish BCs. Since host species significantly affected both gut and skin BC (separately from host species effects), we tested for phylosymbiosis using pairwise host species phylogenetic distance versus BC dissimilarity. We found significant phylogenetic effects on BC dissimilarity, consistent with phylosymbiosis for both the fish skin and gut BCs, perhaps reflecting the longstanding co-evolutionary relationship between the host species and their microbiomes. ConclusionsAnalyzing the gut content and skin mucus BCs across diverse fish species in complex natural ecosystems such as the LGLs provides insights into the potential for habitat and species-specific effects on the microbiome, and ultimately the health, of the host.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 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) | 0,002 | 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 ».