Manipulation of the seagrass‐associated microbiome reduces disease severity
Notice bibliographique
Résumé
Host-associated microbes influence host health and function and can be a first line of defence against infections. While research increasingly shows that terrestrial plant microbiomes contribute to bacterial, fungal, and oomycete disease resistance, no comparable experimental work has investigated marine plant microbiomes or more diverse disease agents. We test the hypothesis that the eelgrass (Zostera marina) leaf microbiome increases resistance to seagrass wasting disease. From field eelgrass with paired diseased and asymptomatic tissue, 16S rRNA gene amplicon sequencing revealed that bacterial composition and richness varied markedly between diseased and asymptomatic tissue in one of the two years. This suggests that the influence of disease on eelgrass microbial communities may vary with environmental conditions. We next experimentally reduced the eelgrass microbiome with antibiotics and bleach, then inoculated plants with Labyrinthula zosterae, the causative agent of wasting disease. We detected significantly higher disease severity in eelgrass with a native microbiome than an experimentally reduced microbiome. Our results over multiple experiments do not support a protective role of the eelgrass microbiome against L. zosterae. Further studies of these marine host-microbe-pathogen relationships may continue to show new relationships between plant microbiomes and diseases.
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 | 0,000 | 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) | 0,002 | 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 ».