Host trees partially explain the complex bacterial communities of two threatened saproxylic beetles
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT Microorganisms are integral to ecosystem functioning and host adaptation, yet the understanding of microbiomes in diverse beetle taxa remains limited. We conducted a comprehensive study to investigate the microbial composition of two red flat bark beetle species, Cucujus haematodes and C. cinnaberinus , and assessed the influence of host taxonomic relatedness and host tree species on their microbiomes. Moreover, we summarize the available data on the microbiome of saproxylic beetles as a reference. We sampled 67 larvae of two Cucujus taxa taken from eleven host tree species. 16S rRNA V4 fragment sequencing revealed distinct microbial communities associated with each Cucujus species, with host tree species significantly influencing microbiome composition. Alpha and beta diversity metrics indicated significant differences between microbial communities in both, beetle and host tree species. Principal Component Analysis indicated distinct clustering based on host tree species but not for beetle species. This overlap could be attributed to the similar ecology of both Cucujus species. The detection of various bacteria, among which some have already been reported in saproxylophagous beetles, suggests that the red flat bark beetles ingest the bacteria via foraging on other wood-dwelling invertebrates. Our findings show the complex interplay between host taxonomy, microhabitat, and microbial composition in Cucujus , providing insights into their ecological roles and conservation implications. This research helps to fill the gap in understanding the microbial dynamics of saproxylic beetles, sheds light on factors shaping their microbiomes, and highlights the importance of considering both host species and environmental conditions when studying insect-microbe interactions in forest ecosystems.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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 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 ».