Flowering Plant Microbiomes and Network Interactions Across an Urban Gradient
Notice bibliographique
Résumé
We used flowers to explore how ephemeral anthosphere microbiomes differ among flowering plant species and along an urban gradient. Here, we sequenced 16S rRNA for bacteria, ITS1 for fungi and rbcL for plant DNA from 10 different plant species sampled to characterise anthosphere microbiomes along an urban gradient and identify important network interactions. Bacterial and fungal flower microbiomes significantly differed in diversity across plant species, especially among Asteraceae and Fabaceae. Across all analyses, four taxa, the bacteria Pantoea and Rosenbergiella and the fungi Alternaria and Cladosporium were highly prevalent and contributed to the majority of microbiome composition differences observed between plant species. These four taxa harbour strains or species that may be either pathogenic or beneficial to plants. Across a land use gradient, the plant community bacterial and fungal microbiome was stable and consistent. Flower-plant networks confirmed all focal flower families in abundance on each sampled flower, with the addition of Paulowniaceae, suggesting that pollinators visiting the focal flowers also visit this plant family. Our findings reveal that anthosphere microbiomes are diverse at the plant community level and encouragingly remain robust against urbanisation.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».