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Enregistrement W4410860663 · doi:10.1128/aem.00301-25

An experimental test of the influence of microbial manipulation on sugar kelp ( <i>Saccharina latissima</i> ) supports the core influences host function hypothesis

2025· article· en· W4410860663 sur OpenAlexaff
Siobhan Schenk, Katherine M. Davis, Jennifer S. Clark, Laura Wegener Parfrey

Notice bibliographique

RevueApplied and Environmental Microbiology · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueMarine and coastal plant biology
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésKelpBiologyMicrobiomeLaminaria digitataEcologySporophyteMutualism (biology)SaccharinaHost (biology)SymbiosisAlgaeBacteriaBotanyLaminaria

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

ABSTRACT Kelp are valued for a wide range of commercial products and their role in kelp forest ecosystems, making kelp cultivation a rapidly expanding economic sector. Microbes associated with kelp and other macroalgae play a critical role in processes such as nutrient exchange, chemical signaling, and defense against pathogens. Thus, manipulating the microbiome to enhance macroalgal growth and resilience is a promising yet underexplored approach for sustainable kelp cultivation. The core microbiome hypothesis suggests that the bacteria that are consistently found on a host (the core microbes) are likely to have a disproportionate impact on host biology, making them an attractive target for microbiome manipulation. In this study, we surveyed wild Saccharina latissima and their surrounding environment to identify core bacterial taxa, compared them to cultivated kelp, and experimentally tested how cultured bacterial isolates affect kelp development. We found that core bacteria are nearly absent in cultivated juvenile sporophytes in nurseries, but eventually colonize them after outplanting to ocean farm sites. Bacterial inoculants had both positive and negative effects on kelp development. Notably, the strength of association of a bacterial genus with kelp in the wild positively correlated with its impact on gametophyte settlement and sporophyte development in kelp co-culture experiments, aligning with predictions from the core microbiome influences host function hypothesis. These findings affirm the feasibility of using microbial manipulations to improve current kelp aquaculture practices and provide a framework for developing these techniques. IMPORTANCE Microorganisms consistently associated with hosts are widely thought to be more likely to impact host biology and health. However, this intuitive concept has not been experimentally evaluated. This study formalizes this concept as the Core Microbiome Influences Host Function hypothesis and experimentally tests this hypothesis in sugar kelp (Saccharina). The distribution of bacteria on wild kelp and core microbes was first identified by compiling a broad dataset of the kelp microbiome sampled across space and time. Bacterial cultures were isolated from the surface of sugar kelp and individually grown in laboratory co-culture with sugar kelp spores to assess the ability of bacterial isolates to influence kelp growth and development. In support of the core influences host function hypothesis, isolates belonging to bacterial genera that are more strongly associated with wild sugar kelp are more likely to influence development in laboratory experiments.

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)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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 ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,176
Écart entre enseignants0,169 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations3
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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