Diversity and biogeography of plant phyllosphere bacteria are governed by latitude‐dependent mechanisms
Notice bibliographique
Résumé
Predicting and managing the structure and function of plant microbiomes requires quantitative understanding of community assembly and predictive models of spatial distributions at broad geographic scales. Here, we quantified the relative contribution of abiotic and biotic factors to the assembly of phyllosphere bacterial communities, and developed spatial distribution models for keystone bacterial taxa along a latitudinal gradient, by analyzing 16S rRNA gene sequences from 1453 leaf samples taken from 329 plant species in China. We demonstrated a latitudinal gradient in phyllosphere bacterial diversity and community composition, which was mostly explained by climate and host plant factors. We found that host-related factors were increasingly important in explaining bacterial assembly at higher latitudes while nonhost factors including abiotic environments, spatial proximity and plant neighbors were more important at lower latitudes. We further showed that local plant-bacteria associations were interconnected by hub bacteria taxa to form metacommunity-level networks, and the spatial distribution of these hub taxa was controlled by hosts and spatial factors with varying importance across latitudes. For the first time, we documented a latitude-dependent importance in the driving factors of phyllosphere bacteria assembly and distribution, serving as a baseline for predicting future changes in plant phyllosphere microbiomes under global change and human activities.
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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 | 0,000 | 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 ».