Disturbance-Diversity Relationships of Microbial Communities Change Based on Growth Substrate
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Disturbance events can impact ecological community dynamics. Understanding how communities respond to disturbances, and how those responses can vary, is a challenge in microbial ecology. In this study, we grew a previously enriched specialized microbial community on either cellulose or glucose as a sole carbon source, and subjected them to one of five different disturbance regimes of varying frequencies ranging from low to high. Using 16S rRNA gene amplicon sequencing, we show that community structure is largely driven by substrate, but disturbance frequency affects community composition and successional dynamics. When grown on cellulose, bacteria in the genera Cellvibrio , Lacunisphaera , and Asticaccacaulis are the most abundant microbes. However, Lacunisphaera is only abundant in the lower disturbance frequency treatments, while Asticaccaulis is more abundant in the highest disturbance frequency treatment. When grown on glucose, the most abundant microbes are two Pseudomonas sequence variants, and a Cohnella sequence variant that is only abundant in the highest disturbance frequency treatment. Communities grown on cellulose exhibited a greater range of diversity (0.67-1.99 Shannon diversity and 1.38-5.25 Inverse Simpson diversity) that peak at the intermediate disturbance frequency treatment, or 1 disturbance every 3 days. Communities grown on glucose, however, ranged from 0.49-1.43 Shannon diversity and 1.37-3.52 Inverse Simpson with peak diversity at the greatest disturbance frequency treatment. These results demonstrate that the dynamics of a microbial community can vary depending on substrate and the disturbance frequency, and may potentially explain the variety of diversity-disturbance relationships observed in microbial ecosystems. Abstract Importance A generalizable diversity-disturbance relationship (DDR) of microbial communities remains a contentious topic. Various microbial systems have different DDRs. Rather than finding support or refuting specific DDRs, we investigated the underlying factors that lead to different DDRs. In this study, we measured a cellulose-enriched microbial community’s response to a range of disturbance frequencies from high to low, across two different substrates: cellulose and glucose. We demonstrate that the community displays a unimodal DDR when grown on cellulose, and a monotonically increasing DDR when grown on glucose. Our findings suggest that the same community can display different DDRs. These results suggest that the range of DDRs we observe across different microbial systems may be due to the nutritional resources microbial communities can access and the interactions between bacteria and their environment.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».