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Enregistrement W4309409562 · doi:10.1186/s40793-022-00451-z

Alternative approaches to identify core bacteria in Fucus distichus microbiome and assess their distribution and host-specificity

2022· article· en· W4309409562 sur OpenAlexafffundabout
Jung Soo Park, Katherine M. Davis, Geneviève Lajoie, Laura Wegener Parfrey

Notice bibliographique

RevueEnvironmental Microbiome · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueMarine and coastal plant biology
Établissements canadiensUniversité de MontréalUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaHakai InstituteTula Foundation
Mots-clésBiologyTaxonEcologyIndicator valueMicrobiomeZoology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Identifying meaningful ecological associations between host and components of the microbiome is challenging. This is especially true for hosts such as marine macroalgae where the taxonomic composition of the microbiome is highly diverse and variable in space and time. Identifying core taxa is one way forward but there are many methods and thresholds in use. This study leverages a large dataset of microbial communities associated with the widespread brown macroalga, Fucus distichus, across sites and years on one island in British Columbia, Canada. We compare three different methodological approaches to identify core taxa at the amplicon sequence variant (ASV) level from this dataset: (1) frequency analysis of taxa on F. distichus performed over the whole dataset, (2) indicator species analysis (IndVal) over the whole dataset that identifies frequent taxa that are enriched on F. distichus in comparison to the local environment, and (3) a two-step IndVal method that identifies taxa that are consistently enriched on F. distichus across sites and time points. We then investigated a F. distichus time-series dataset to see if those core taxa are seasonally consistent on another remote island in British Columbia, Canada. We then evaluate host-specificity of the identified F. distichus core ASVs using comparative data from 32 other macroalgal species sampled at one of the sites. RESULTS: We show that a handful of core ASVs are consistently identified by both frequency analysis and IndVal approaches with alternative definitions, although no ASVs were always present on F. distichus and IndVal identified a diverse array of F. distichus indicator taxa across sites on Calvert Island in multiple years. Frequency analysis captured a broader suit of taxa, while IndVal was better at identifying host-specific microbes. Finally, two-step IndVal identified hundreds of indicator ASVs for particular sites/timepoints but only 12 that were indicators in a majority (> 6 out of 11) of sites/timepoints. Ten of these ASVs were also indicators on Quadra Island, 250 km away. Many F. distichus-core ASVs are generally found on multiple macroalgal species, while a few ASVs are highly specific to F. distichus. CONCLUSIONS: Different methodological approaches with variable set thresholds influence core identification, but a handful of core taxa are apparently identifiable as they are widespread and temporally associated with F. distichus and enriched in comparison to the environment. Moreover, we show that many of these core ASVs of F. distichus are found on multiple macroalgal hosts, indicating that most occupy a macroalgal generalist niche rather than forming highly specialized associations with F. distichus. Further studies should test whether macroalgal generalists or specialists are more likely to engage in biologically important exchanges with host.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,015

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0030,003
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,001

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.

Tête enseignante Opus0,046
Tête enseignante GPT0,207
Écart entre enseignants0,161 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations19
Publié2022
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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