To kill or to piggyback: Switching of viral lysis-lysogeny strategies depending on host dynamics
Notice bibliographique
Résumé
Viruses wield significant influence over microbial communities and ecosystem function in marine environments. However, the selection of viral life strategies and their impacts on microbial communities remains enigmatic. In this study, we utilized a large-scale macrocosm, established using water samples from a marine coastal region, to enable community-level investigation. Through a prolonged incubation experiment, we aimed to clarify the ramifications of lytic and lysogenic viral activities on microbial community dynamics. We observed a continuous succession in bacterial abundance, growth rate, and community diversity, tightly linked with time series switching between viral lysis and lysogeny. Elevated lytic viral production notably fostered greater bacterial diversity, whereas increased lysogenic viral production corresponded to bacterial communities characterized by heightened abundance and growth rate but reduced diversity. Moreover, discernible shifts in bacterial community compositions, associated with different abundant bacterial taxa, were synchronized with pronounced transitions between viral lysis and lysogeny. Notably, the switch from lysogeny to lysis facilitated the proliferation of initially rare bacterial populations. Our findings suggest that the Kill-the-Winner and Piggyback-the-Winner hypotheses, both elucidating dynamic patterns in virus-host interactions, can synergistically demonstrate the pivotal role of viruses in regulating microbial communities via the lysis-lysogeny switch in marine environments.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 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 ».