Bacterial assembly in the switchgrass rhizosphere is shaped by phylogeny, host genotype, and growing site
Notice bibliographique
Résumé
Summary Since microbial traits are conserved at different taxonomic levels, plant hosts may influence microbiome composition differently at different levels to broadly promote or resist microbiota with traits that impact host fitness. We tested this hypothesis by assessing signals of host genetic influence on bacterial composition in the switchgrass rhizosphere using 128 genotypes in dissimilar growing sites. We employed three common gardens, combined with host genetic mapping, 16S rRNA gene sequence analysis, hierarchical modeling, tests of phylogenetic conservation of host influence, and genome-wide association analyses to determine the contributions of host genetics in shaping rhizosphere bacterial composition at different taxonomic levels. Modeling bacterial assembly showed that growing site was a strong factor shaping bacterial composition in the rhizosphere, though host genetic influence played a significant role. The heritability of bacterial abundance was strongest at the genus level. Phylogenetic signal for heritability was detected within the bacterial phylogeny but conserved clades differed between common gardens. We identified shared host genetic variants associated with bacterial abundance and host traits related to plant metabolism. Our results suggest further investigation is required regarding the genotype-by-environment-by-microbiome relationship to elucidate the factors shaping rhizosphere microbiome composition and the agroecological dynamics shaping plant phenotype.
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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 | 0,000 |
| 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) | 0,001 | 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 ».