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Enregistrement W4396978528 · doi:10.1002/ecs2.4854

Spatiotemporal variation in the gut microbiomes of co‐occurring wild rodent species

2024· article· en· W4396978528 sur OpenAlexfundno aff
Bianca R. P. Brown, Leo M. Khasoha, Peter Lokeny, Rhiannon P. Jakopak, Courtney G. Reed, Marissa A. Dyck, Alois Wambua, Seth D. Newsome, Todd M. Palmer, Robert M. Pringle, Jacob R. Goheen, Tyler R. Kartzinel

Notice bibliographique

RevueEcosphere · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueGut microbiota and health
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaInstitute at Brown for Environment and Society, Brown UniversityUniversity of WyomingBrown UniversityNational Science Foundation
Mots-clésMicrobiomeRodentBiologyEcology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Mammalian gut microbiomes differ within and among hosts. Hosts that occupy a broad range of environments may exhibit greater spatiotemporal variation in their microbiome than those constrained as specialists to narrower subsets of resources or habitats. This can occur if widespread host encounter a variety of ecological conditions that act to diversify their gut microbiomes and/or if generalized host species tend to form large populations that promote sharing and maintenance of diverse microbes. We studied spatiotemporal variation in the gut microbiomes of three co‐occurring rodent species across an environmental gradient in a Kenyan savanna. We hypothesized: (1) the taxonomic, phylogenetic, and functional compositions of gut microbiomes as predicted using the Phylogenetic Investigation of Communities by Reconstruction of Unobserved States (PICRUSt) differ significantly among host species; (2) microbiome richness increases with population size for all host species; and (3) host species exhibit different levels of seasonal change in their gut microbiomes, reflecting different sensitivities to the environment. We evaluated changes in gut microbiome composition according to host species identity, site, and host population size using three years of capture–mark–recapture data and 351 microbiome samples. Host species differed significantly in microbiome composition, though the two species with more specialized diets and higher demographic sensitivities showed only slightly greater microbiome variability than those of a widespread dietary generalist. Total microbiome richness increased significantly with host population size for all species, but only one of the more specialized species also exhibited greater individual‐level microbiome richness in large populations. Across co‐occurring rodent species with diverse diets and life histories, large host population sizes were associated both with greater population‐level microbiome richness (sampling effects) and turnover in the relative abundance of bacterial taxa (environmental effects), but there was no consistent pattern for individual‐level richness (individual specialization). Together, our results show that maintenance of large host populations contributes to the maintenance of gut microbiome diversity in wild mammals.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,830
Score d'incertitude au seuil0,240

Scores Codex et Gemma par catégorie

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 ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,266
Écart entre enseignants0,255 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations5
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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