Abiotic stress destabilizes the bacterial community of sugar kelp, <i>Saccharina latissima</i> (Phaeophyceae)
Notice bibliographique
Résumé
As climate change progresses, the intensity and variability of freshwater outflow into the ocean are predicted to increase. The resulting increase in low-salinity events, paired with other abiotic stressors (including increasing temperatures), will be a source of stress for the kelp Saccharina latissima (Saccharina hereafter) and potentially Saccharina-associated bacteria. Bacteria influence host health and can facilitate or hinder host survival and acclimation to stressful abiotic conditions. Therefore, understanding how bacterial communities change under abiotic stress is critical for understanding how abiotic stress will affect kelp physiology. We investigated the effect of abiotic stress on Saccharina and associated bacteria by surveying the bacterial community associated with Saccharina across naturally occurring salinity and temperature gradients, coupled with salinity manipulation experiments. Overall, Saccharina harbored a stable core bacterial community, which decreased in relative abundance under abiotic stress. In the field, both salinity and temperature shaped the bacterial community, with temperature having higher explanatory power most of the time. In the lab, we confirmed that the patterns observed in the field could be replicated by manipulating salinity alone. Decreased relative abundance of core bacteria and increased community dissimilarity in low-salinity in the lab suggest that low-salinity alone can induce a stress response, detectable in the bacterial community of Saccharina.
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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) | 0,000 | 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 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 ».