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Enregistrement W4404463751 · doi:10.1128/msystems.01403-24

Dispersal shapes compositional and functional diversity in aquatic microbial communities

2024· article· en· W4404463751 sur OpenAlexaff
Angel Rain‐Franco, Alizée Le Moigne, Lucas Serra Moncadas, Marisa O. D. Silva, Adrian‐Ștefan Andrei, Jakob Pernthaler

Notice bibliographique

RevuemSystems · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueMicrobial Community Ecology and Physiology
Établissements canadiensInstitut National de la Recherche Scientifique
Organismes subventionnairesSchweizerischer Nationalfonds zur Förderung der Wissenschaftlichen ForschungNational Science Foundation
Mots-clésBiological dispersalEcologyBiologyBeta diversitySpecies evennessCompetition (biology)TaxonFunctional diversityBiodiversitySpecies diversityPopulation

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Segregation and mixing shape the structure and functioning of aquatic microbial communities, but their respective roles are challenging to disentangle in field studies. We explored the hypothesis that functional differences and beta diversity among stochastically assembled communities would increase in the absence of dispersal. Contrariwise, we expected biotic selection during homogenizing dispersal to reduce beta and gamma diversity as well as functional variability. This was experimentally addressed by examining the compositional and functional changes of 20 freshwater bacterial assemblages maintained at identical conditions over seven growth cycles for 34 days and subjected to two consecutive dispersal regimes. Initial dispersal limitation generated high beta diversity and led to the repeated emergence of community types that were dominated by particular taxa. Compositional stability and evenness of the community types varied over successive growth cycles, reflecting differences in functional properties. Carbon use efficiency increased during cultivation, with some communities of unique composition outperforming the replicate community types. Homogenizing dispersal led to high compositional similarity and reduced gamma diversity. While a neutral and a competition-based (Elo-rating) model together largely explained community assembly, a pseudomonad disproportionally dominated across communities, possibly due to interaction-related genomic traits. In conclusion, microbial assemblages stochastically generated by dispersal limitation can be gradually "refined" into distinct community types by subsequent deterministic processes. Segregation of communities represented an insurance mechanism for highly productive but competitively weak microbial taxa that were excluded during community coalescence. IMPORTANCE: We experimentally assessed the compositional and functional responses of freshwater bacterial assemblages exposed to two consecutive dispersal-related events (dispersal limitation and homogenizing dispersal) under identical growth conditions. While segregation led to a decreased local diversity, high beta diversity sustained regional diversity and functional variability. In contrast, homogenizing dispersal reduced the species pool and functional variability of the metacommunity. Our findings highlight the role of dispersal in regulating both diversity and functional variability of aquatic microbial metacommunities, thereby providing crucial insight to predict changes in ecosystem functioning.

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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,002

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
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,023
Tête enseignante GPT0,216
Écart entre enseignants0,192 · 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

Citations6
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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