Deciphering the dynamics of Cyanobacteria-Phage in a natural lake: Insights from a decade-long investigation
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT Phages – viruses that infect bacteria – are often seen as key players in bacterial community dynamics and the ecosystem services those communities support. However, much of our understanding of phage-bacteria interactions comes from in vitro studies, which provide limited insights into how these interactions occur in natural environments. In this study, we used cyanobacterial blooms as a model microbial community to evaluate the potential role of phages in driving cyanobacterial populations. These blooms are characterized by massive and usually rapid accumulation of cyanobacterial biomass and occur worldwide, threatening aquatic systems. The frequency and intensity of cyanobacterial blooms are increasing over time, likely due to human activities, and, until now, the role of predators like phages has remained unclear. We used a deep amplicon sequencing approach targeting the g20 capsid gene to profile the cyanophage community in eutrophic Lake Champlain over time, comparing their dynamics and diversity with bacterial communities and examining their associations. We evaluated whether phages simply followed bacterial dynamics, with limited impact on bacterial composition, or instead whether they played an active role in drving bacterial community structure. We found that phages exhibited similar dynamics to their potential bacterial hosts and shared environmental niches. However, we also observed strong differences specific to the phage community, such as inter-annual variation and an increase in Shannon diversity over time. Phage-bacteria and phage-cyanobacteria co-variance uncovered potential interactions that resulted in strongly modular networks. However, while the network structure remained modular, the composition of the modules differed significantly between environmental and temporal conditions. Lastly, viral phylogeny partially explained phage-bacteria co-variance, but only for a small proportion of bacterial ASVs. Our results indicate that phage-bacterial interactions are partly genetically structured and vary within modules across environmental conditions.
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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 | 0,001 | 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 | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».