How Useful Are Plant Traits in Explaining Variation in Phyllosphere Microbial Abundance and Composition Across Hosts?
Notice bibliographique
Résumé
Plant taxonomy has emerged as a key driver of plant-microbe associations, but the mechanisms underlying these associations remain poorly understood. By defining selective environmental gradients for microbial taxa, plant traits can provide more proximate explanations of microbial taxonomic turnover across plants than plant taxonomy alone. Whether key plant traits may generally predict plant-microbe associations, however, remains unknown. Here, we conducted a systematic review of the phyllosphere literature to evaluate whether specific plant traits consistently explained variation in the abundance and composition of leaf microbes within and among plant species. Drawing on results from over 100 studies, we showed that plant traits linked to development, primary metabolism and defence consistently shaped the composition of leaf bacterial and fungal communities, highlighting the relevance of these traits in predicting plant-microbe associations in the phyllosphere. Since most plant traits tested did not influence leaf microbial composition more frequently than expected by chance, our study underscores the importance of: (1) rethinking the scale and selection of plant traits used to investigate microbiome assembly; (2) refining the taxonomic resolution at which microbial communities are analysed and (3) considering alternative explanations such as stochastic processes or historical factors for improving our understanding of plant-microbe associations.
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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) | 0,001 | 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 ».