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Enregistrement W4392651679 · doi:10.1128/aem.00052-24

The prokaryotic and eukaryotic microbiome of Pacific oyster spat is shaped by ocean warming but not acidification

2024· article· en· W4392651679 sur OpenAlexafffund
Kevin Xu Zhong, Amy M. Chan, Brenna Collicutt, Maxim Daspe, Jan F. Finke, Megan Foss, Timothy J. Green, Christopher D. G. Harley, Amelia V. Hesketh, Kristina M. Miller, Sarah P. Otto, Kate Rolheiser, Rob Saunders, Ben Sutherland, Curtis A. Suttle

Notice bibliographique

RevueApplied and Environmental Microbiology · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueMarine Bivalve and Aquaculture Studies
Établissements canadiensFisheries and Oceans CanadaVancouver Island UniversityShell (Canada)Tula FoundationUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesBritish Columbia Knowledge Development FundHakai InstituteCanada Foundation for InnovationMinistry of Technology, Innovation and Citizens' ServicesFisheries and Oceans CanadaTula FoundationGordon and Betty Moore Foundation
Mots-clésBiologyOcean acidificationCrassostreaEffects of global warming on oceansMicrobiomeEcologyPacific oysterRelative species abundanceBacteroidetesOysterPhylumAbundance (ecology)ZoologyGlobal warmingClimate changeBacteria16S ribosomal RNA

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

ABSTRACT Pacific oysters ( Magallana gigas, a.k.a. Crassostrea gigas ), the most widely farmed oysters, are under threat from climate change and emerging pathogens. In part, their resilience may be affected by their microbiome, which, in turn, may be influenced by ocean warming and acidification. To understand these impacts, we exposed early-development Pacific oyster spat to different temperatures (18°C and 24°C) and p CO 2 levels (800, 1,600, and 2,800 µatm) in a fully crossed design for 3 weeks. Under all conditions, the microbiome changed over time, with a large decrease in the relative abundance of potentially pathogenic ciliates ( Uronema marinum ) in all treatments with time. The microbiome composition differed significantly with temperature, but not acidification, indicating that Pacific oyster spat microbiomes can be altered by ocean warming but is resilient to ocean acidification in our experiments. Microbial taxa differed in relative abundance with temperature, implying different adaptive strategies and ecological specializations among microorganisms. Additionally, a small proportion (~0.2% of the total taxa) of the relatively abundant microbial taxa were core constituents (>50% occurrence among samples) across different temperatures, p CO 2 levels, or time. Some taxa, including A4b bacteria and members of the family Saprospiraceae in the phyla Chloroflexi (syn. Chloroflexota ) and Bacteroidetes (syn. Bacteroidota ), respectively, as well as protists in the genera Labyrinthula and Aplanochytrium in the class Labyrinthulomycetes , and Pseudoperkinsus tapetis in the class Ichthyosporea were core constituents across temperatures, p CO 2 levels, and time, suggesting that they play an important, albeit unknown, role in maintaining the structural and functional stability of the Pacific oyster spat microbiome in response to ocean warming and acidification. These findings highlight the flexibility of the spat microbiome to environmental changes. IMPORTANCE Pacific oysters are the most economically important and widely farmed species of oyster, and their production depends on healthy oyster spat. In turn, spat health and productivity are affected by the associated microbiota; yet, studies have not scrutinized the effects of temperature and p CO 2 on the prokaryotic and eukaryotic microbiomes of spat. Here, we show that both the prokaryotic and, for the first time, eukaryotic microbiome of Pacific oyster spat are surprisingly resilient to changes in acidification, but sensitive to ocean warming. The findings have potential implications for oyster survival amid climate change and underscore the need to understand temperature and p CO 2 effects on the microbiome and the cascading effects on oyster health and productivity.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,010

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,005
Tête enseignante GPT0,184
Écart entre enseignants0,179 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations10
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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