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Enregistrement W4404078356 · doi:10.3389/fmicb.2024.1460330

The functions and factors governing fungal communities and diversity in agricultural waters: insights into the ecosystem services aquatic mycobiota provide

2024· article· en· W4404078356 sur OpenAlexafffundabout
Phillip Pham, Yichao Shi, Izhar U. H. Khan, Mark W. Sumarah, Justin B. Renaud, Mark Sunohara, Emilia Craiovan, David R. Lapen, Stéphane Aris‐Brosou, Wen Chen

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Microbiology · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueMycorrhizal Fungi and Plant Interactions
Établissements canadiensUniversity of OttawaAgriculture and Agri-Food Canada
Organismes subventionnairesGovernment of Canada
Mots-clésMycobiotaEcologyBiodiversityFreshwater ecosystemEcosystemAquatic ecosystemBiologyEcosystem servicesChytridiomycotaEnvironmental scienceAscomycota

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Introduction: Fungi are essential to the aquatic food web, nutrient cycling, energy flow, and ecosystem regulation. Fungal community structures in water can be influenced by adjacent terrestrial environments, which drive and control some ecosystem services they provide. However, the roles of freshwater fungal communities remain underexplored compared to bacterial communities in this context. Methods: We assessed the impact of anthropological and environmental factors on freshwater mycobiota in an agriculturally dominated water basin in eastern Ontario, Canada. We undertook bi-weekly surface water sampling from 2016 to 2021 and conducted fungal internal transcribed spacer 2 (ITS2) metabarcoding on the samples, complemented by ancillary data, including water physicochemical properties, upstream land use, hydrology, and weather conditions. Results: Our study yielded 6,571 OTUs from 503 water samples, spanning 15 fungal phyla, dominated by Ascomycota, Basidiomycota, and Chytridiomycota. Agricultural land use was associated with decreased mycobiota alpha diversity and distinct fungal communities were observed at agricultural drainage ditch and mixed-land use sites compared to a forested site that had minimal anthropogenic activities in catchment. Notably, river discharge emerged as a predominant influencer of both community diversity and composition, likely amplified by precipitation-induced erosion and drainage from adjacent terrestrial environments. Discussion: Water physicochemical properties, including stream fungicide levels, explained a small proportion of the variation in mycobiota communities, underscoring the significance of unmeasured factors, alongside stochastic community assembly processes. Nevertheless, stream mycobiota demonstrated functional resilience for critical ecological processes under different environmental conditions. Altogether, these results highlight the complex interplay of factors influencing the freshwater mycobiota, which is essential for elevated understanding of the ecosystem services these fungi provide.

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)0,001
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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,079
Score d'incertitude au seuil0,158

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,175
Écart entre enseignants0,167 · 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

Citations7
Publié2024
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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