Associations Between Gut Microbiota Diversity and a Host Fitness Proxy in a Naturalistic Experiment Using Threespine Stickleback Fish
Notice bibliographique
Résumé
The vertebrate gut microbiota is a critical determinant of organismal function, yet whether and how gut microbial communities affect host fitness under natural conditions remains largely unclear. We characterised associations between a fitness proxy-individual growth rate-and bacterial gut microbiota diversity and composition in threespine stickleback fish introduced to large semi-natural ponds. We detected a 63% higher richness of bacterial taxa (α-diversity) in the guts of high-fitness fish compared to low-fitness fish, which might be driven by stronger bacterial dispersal among high-fitness fish according to the fit of a neutral community model. Further, microbial communities of high-fitness fish were more similar to one another (i.e., exhibited lower β-diversity) than those of low-fitness fish. The lower β-diversity found to be associated with higher host fitness is consistent with the Anna Karenina principle-that there are fewer ways to have a functional microbiota than a dysfunctional microbiota. Our study links differences in α- and β-diversity to a fitness-related trait in a vertebrate species reared under naturalistic conditions and our findings provide a basis for functional tests of the fitness consequences of host-microbiota interactions.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».