Successional dynamics of the cultivated kelp microbiome
Notice bibliographique
Résumé
Kelp are important primary producers that are colonized by diverse microbes that can have both positive and negative effects on their hosts. The kelp microbiome could support the burgeoning kelp cultivation sector by improving host growth, stress tolerance, and resistance to disease. Fundamental questions about the cultivated kelp microbiome still need to be addressed before microbiome-based approaches can be developed. A critical knowledge gap is how cultivated kelp microbiomes change as hosts grow, particularly following outplanting to sites that vary in abiotic conditions and microbial source pools. In this study we assessed if microbes that colonize kelp in the nursery stage persist after outplanting. We characterized microbiome succession over time on two species of kelp, Alaria marginata and Saccharina latissima, outplanted to open ocean cultivation sites in multiple geographic locations. We tested for host-species specificity of the microbiome and the effect of different abiotic conditions and microbial source pools on kelp microbiome stability during the cultivation process. We found the microbiome of kelp in the nursery is distinct from that of outplanted kelp. Few bacteria persisted on kelp following outplanting. Instead, we identified significant microbiome differences correlated with host species and microbial source pools at each cultivation site. Microbiome variation related to sampling month also indicates that seasonality in host and/or abiotic factors may influence temporal succession and microbiome turnover in cultivated kelps. This study provides a baseline understanding of microbiome dynamics during kelp cultivation and highlights research needs for applying microbiome manipulation to kelp cultivation.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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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 | 0,000 | 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 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».