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Enregistrement W4402525440 · doi:10.52843/cassyni.rsv75x

The interplay of biotic and abiotic factors shapes tree root endophyte communities and seedling growth

2024· preprint· en· W4402525440 sur OpenAlexaffabout
Maria Faticov

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typepreprint
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueMycorrhizal Fungi and Plant Interactions
Établissements canadiensUniversité de Sherbrooke
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAbiotic componentSeedlingBiologyEndophyteBiotic componentBotanyAbiotic stressEcologyBiotic stressSymbiosis

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Root endophytic microbes can alleviate plant abiotic stresses, thus potentially supporting adaptation to a changing climate during plant range shifts. While climate change is extending plant fundamental niches northward, the distribution and colonization of mutualists (e.g., arbuscular mycorrhizal fungi) and pathogens may constrain plant growth and regeneration. Yet, the degree to which biotic and abiotic factors impact plant performance and associated microbial communities at the edge of their distribution remains unclear. Here, we used root microscopy analysis, coupled with short marker sequencing, to study bacterial, fungal, and mycorrhizal root endophytic communities from sugar maple seedlings distributed across two temperate-to-boreal elevational gradients in southern Québec, Canada. Our findings demonstrate that soil pH, soil Ca, and distance to sugar maple trees are key drivers of root endophyte microbial communities, overshadowing the influence of elevation. Interestingly, changes in root fungal community composition mediated an indirect effect of soil pH on seedling growth, a pattern consistent at both sites. Overall, our findings highlight a complex role of biotic and abiotic factors in shaping tree-microbe interactions, which are in turn impacting seedling growth. These findings have important implications for tree range expansion in response to shifting climatic conditions.

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 enseignants0,287
Score d'incertitude au seuil0,570

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 savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,227
Écart entre enseignants0,211 · 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

Citations0
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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