Symbiont diversity in the eukaryotic microbiomes of marine crustacean zooplankton
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Protists (eukaryotic microorganisms) commonly form symbiotic associations with crustacean zooplankton, but their diversity, prevalence and ecological roles are underestimated due to the limited scope of previous investigations. Using metabarcoding of the V4 region of the 18S rRNA gene, we characterized the eukaryotic microbiomes of the dominant crustacean zooplankton, specifically copepods, euphausiids, amphipods and ostracods, from the Strait of Georgia, Canada. Sequence reads from the alveolates dominated all zooplankton examined, which mostly comprised ciliates and dinoflagellates of known symbiont lineages. These lineages included not only those of parasitoids but also those of uncharacterized species. Apostome ciliate reads were the most abundant in all hosts except for cyclopoid copepods, which were dominated by the parasitic Syndiniales. Most symbiont lineages showed some degree of host preference, particularly Pseudocolliniidae ciliate parasites with ostracods, but were often detected in all hosts indicating broad host specificity. Reads from free-living protists, including diatoms and surprisingly hydrozoans, were inferred to be part of their diet. Hydrozoans may have been ingested from free organic matter, such as detritus or marine snow, suggesting a likely underestimated pathway of carbon cycling. This investigation contributes to resolving the interactions between zooplankton and protists and the potential ecological significance of symbioses on zooplankton productivity.
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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 | 0,003 | 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 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».