Microbiome of the freshwater sponge <i>Ephydatia muelleri</i> shares compositional and functional similarities with those of marine sponges
Notice bibliographique
Résumé
Sponges are known for hosting diverse communities of microbial symbionts, but despite persistent interest in the sponge microbiome, most research has targeted marine sponges; freshwater sponges have been the focus of less than a dozen studies. Here, we used 16 S rRNA gene amplicon sequencing and shotgun metagenomics to characterize the microbiome of the freshwater sponge Ephydatia muelleri and identify potential indicators of sponge-microbe mutualism. Using samples collected from the Sooke, Nanaimo, and Cowichan Rivers on Vancouver Island, British Columbia, we show that the E. muelleri microbiome is distinct from the ambient water and adjacent biofilms and is dominated by Sediminibacterium, Comamonas, and unclassified Rhodospirillales. We also observed phylotype-level differences in sponge microbiome taxonomic composition among different rivers. These differences were not reflected in the ambient water, suggesting that other environmental or host-specific factors may drive the observed geographic variation. Shotgun metagenomes and metagenome-assembled genomes further revealed that freshwater sponge-associated bacteria share many genomic similarities with marine sponge microbiota, including an abundance of defense-related proteins (CRISPR, restriction-modification systems, and transposases) and genes for vitamin B12 production. Overall, our results provide foundational information on the composition and function of freshwater sponge-associated microbes, which represent an important yet underappreciated component of the global sponge microbiome.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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 | 0,001 |
| 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 tête enseignante, 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 ».