Tracking the upstream history of aquatic microbes in a boreal lake yields new insights on microbial community assembly
Notice bibliographique
Résumé
Bacterial community structure can change rapidly across short spatial and temporal scales as environmental conditions vary, but the mechanisms underlying those changes are still poorly understood. Here, we assessed how a lake microbial community assembles by following its reorganization from the main tributary, which, when flowing into the lake, first traverses an extensive macrophyte-dominated vegetated habitat, before reaching the open water. Environmental conditions in the vegetated habitat changed drastically compared to both river and lake waters and represented a strong environmental gradient for the incoming bacteria. We used amplicon sequencing of the 16S rRNA gene and transcript to reconstruct the shifts in relative abundance of individual taxa and link this to their pattern in activity (here assessed with RNA:DNA ratios). Our results indicate that major shifts in relative abundance were restricted mostly to rare taxa (<0.1% of relative abundance), which seemed more responsive to environmental changes. Dominant taxa (>1% of relative abundance), on the other hand, traversed the gradient mostly unchanged with relatively low and stable RNA:DNA ratios. We also identified a high level of local recruitment and a seedbank of taxa capable of activating/inactivating, but these were almost exclusively associated with the rare biosphere. Our results suggest a scenario where the lake community results from a reshuffling of the rank abundance structure within the incoming rare biosphere, driven by selection and growth, and that numerical dominance is not a synonym of activity, growth rate, or environmental selection, but rather reflect mass effects structuring these freshwater bacterial communities.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 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 ».