Deciphering taxonomic and functional patterns of microbial communities associated with the tiger tail seahorse (Hippocampus comes)
Notice bibliographique
Résumé
Abstract This study aimed to explore the microbial diversity and metabolic functions of the skin and gut of the tiger tail seahorse (Hippocampus comes) and their surrounding environment using shotgun metagenomics and bioinformatics. Members belonging to the Pseudomonadota phylum were dominant on the skin, whereas Bacteroidota was dominant in the gut. Bacillota, Actinomycetota, and Planctomycetota were also detected in the seahorse-associated microbiome. Statistical analysis revealed significant differences (p < 0.01) in species diversity between skin and gut microbiomes, with members belonging to the Moraxellaceae family being dominant on the skin and the Bacteroidaceae family in the gut. Moreover, the surrounding environment (water or sediment) did not have a direct effect on the seahorse microbiome composition. Functional annotations highlighted the involvement of the skin microbiome in energy, lipid, and amino acid metabolism, as well as terpenoids and polyketides metabolism, xenobiotics biodegradation and metabolism, and cellular processes. Additionally, annotations indicated the presence of quorum sensing and intercellular communication. The relative abundance of bacteriocins was similar in both gut and skin, which is significant in shaping microbial communities due to their antimicrobial properties. Overall, the study highlights the importance of seahorse-microbe relationship for their well-being and holds implications for conservation and sustainable aquaculture.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 ».