Boreal moss-microbe interactions are revealed through metagenome assembly of novel bacterial species
Notice bibliographique
Résumé
Moss-microbe interactions contribute to ecosystem processes in boreal forests. Yet, how host-specific characteristics and the environment drive the composition and metabolic potential of moss microbiomes is still poorly understood. In this study, we use shotgun metagenomics to identify the taxonomy and metabolic potential of the bacteria of four moss species of the boreal forests of Northern Québec, Canada. To characterize moss bacterial community composition and diversity, we assembled the genomes of 110 potentially novel bacterial species. Our results highlight that moss genus, species, gametophyte section, and to a lesser extent soil pH and soil temperature, drive moss-associated bacterial community composition and diversity. In the brown gametophyte section, two Stigonema spp. showed partial pathway completeness for photosynthesis and nitrogen fixation, while all brown-associated Hyphomicrobiales had complete assimilatory nitrate reduction pathways and many nearly complete carbon fixation pathways. Several brown-associated species showed partial to complete pathways for coenzyme M and F420 biosynthesis, important for methane metabolism. In addition, green-associated Hyphomicrobiales (Methylobacteria spp.) displayed potential for the anoxygenic photosystem II pathway. Overall, our findings demonstrate how host-specific characteristics and environmental factors shape the composition and metabolic potential of moss bacteria, highlighting their roles in carbon fixation, nitrogen cycling, and methane metabolism in boreal forests.
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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 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 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 ».