Metabarcoding of fecal pellets in wild muskox populations reveals negative relationships between microbiome and diet alpha diversity
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Microbiome diversity and diet composition concomitantly influence species health, fitness, immunity, and digestion. In environments where diet varies spatially and temporally, microbiome plasticity may promote rapid host adaptation to available resources. For northern ungulates in particular, metabarcoding of noninvasively collected fecal pellets presents unprecedented insights into their diverse ecological requirements and niches by clarifying the interrelationships of microbiomes, key to deriving nutrients, in context of altered forage availability in changing climates. Muskoxen ( Ovibos moschatus ) are Arctic‐adapted species that experience fluctuating qualities and quantities of vegetation. Geography and seasonality have been noted to influence microbiome composition and diversity in muskoxen, yet it is unclear how their microbiomes intersect with diet. Following observations from other species, we hypothesized increasing diet diversity would result in higher microbiome diversity in muskoxen. We assessed diet composition in muskoxen using three common plant metabarcoding markers and explored correlations with microbiome data. Patterns of dietary diversity and composition were not fully concordant among the markers used, yet all reflected the primary consumption of willows and sedges. Individuals with similar diets had more similar microbiomes, yet in contrast to most literature, yielded negative relationships between microbiome and diet alpha diversity. This negative correlation may reflect the unique capacities of muskoxen to survive solely on high‐fiber Arctic forage and provide insight into their resiliency to exploit changing dietary resources in a rapidly warming Arctic altering vegetation diversity.
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 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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 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 ».