High speciation rate of niche specialists in hot springs
Notice bibliographique
Résumé
Ecological and evolutionary processes simultaneously regulate microbial diversity, but the evolutionary processes and their driving forces remain largely unexplored. Here we investigated the ecological and evolutionary characteristics of microbiota in hot springs spanning a broad temperature range (54.8-80 °C) by sequencing the 16S rRNA genes. Our results demonstrated that niche specialists and niche generalists are embedded in a complex interaction of ecological and evolutionary dynamics. On the thermal tolerance niche axis, thermal (T) sensitive (at a specific temperature) versus T-resistant (at least in five temperatures) species were characterized by different niche breadth, community abundance and dispersal potential, consequently differing in potential evolutionary trajectory. The niche-specialized T-sensitive species experienced strong temperature barriers, leading to completely species shift and high fitness but low abundant communities at each temperature ("home niche"), and such trade-offs thus reinforced peak performance, as evidenced by high speciation across temperatures and increasing diversification potential with temperature. In contrast, T-resistant species are advantageous of niche expansion but with poor local performance, as shown by wide niche breadth with high extinction, indicating these niche generalists are "jack-of-all-trades, master-of-none". Despite of such differences, the T-sensitive and T-resistant species are evolutionarily interacted. Specifically, the continuous transition from T-sensitive to T-resistant species insured the exclusion probability of T-resistant species at a relatively constant level across temperatures. The co-evolution and co-adaptation of T-sensitive and T-resistant species were in line with the red queen theory. Collectively, our findings demonstrate that high speciation of niche specialists could alleviate the environmental-filtering-induced negative effect on diversity.
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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 | 0,001 | 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) | 0,005 | 0,001 |
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.
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 ».