Host genetics and larval host plant modulate microbiome structure and evolution underlying the intimate insect–microbe–plant interactions in <i>Parnassius</i> species on the <scp>Qinghai‐Tibet</scp> Plateau
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Insects harbor a remarkable diversity of gut microbiomes critical for host survival, health, and fitness, but the mechanism of this structured symbiotic community remains poorly known, especially for the insect group consisting of many closely related species that inhabit the Qinghai‐Tibet Plateau. Here, we firstly analyzed population‐level 16S rRNA microbial dataset, comprising 11 Parnassius species covering 5 subgenera, from 14 populations mostly sampled in mountainous regions across northwestern‐to‐southeastern China, and meanwhile clarified the relative importance of multiple factors on gut microbial community structure and evolution. Our findings indicated that both host genetics and larval host plant modulated gut microbial diversity and community structure. Moreover, the effect analysis of host genetics and larval diet on gut microbiomes showed that host genetics played a critical role in governing the gut microbial beta diversity and the symbiotic community structure, while larval host plant remarkably influenced the functional evolution of gut microbiomes. These findings of the intimate insect–microbe–plant interactions jointly provide some new insights into the correlation among the host genetic background, larval host plant, the structure and evolution of gut microbiome, as well as the mechanisms of high‐altitude adaptation in closely related species of this alpine butterfly group.
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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 | 0,000 |
| 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 ».