Defining the ecological strategies of phytoplankton associated bacteria
Notice bibliographique
Résumé
Ecological interactions between phytoplankton and bacteria govern the productivity and biogeochemistry of aquatic ecosystems. However, our understanding of these partnerships primarily comes from laboratory-based model systems, meaning that little is known about the establishment and dynamics of these interactions. Here, we tracked the development of the microbiome of 15 newly isolated phytoplankton species for 400 days. After only 20 days, each phytoplankton harboured a unique bacterial assemblage. Within these assemblages, we identify (i) specialist phytoplankton associates, which are bacteria that establish long-term interactions with 1-2 phytoplankton strains; (ii) generalists, which are associated with 3 or more phytoplankton strains; and (iii) transients, which do not develop sustained associations with any phytoplankton strains. Compared to transients, the generalists and specialists are enriched in genes involved in chemotaxis, vitamin synthesis, secondary metabolite production and the ability to uptake specific phytoplankton-derived compounds. Moreover, generalists display greater potential to move between hosts and release antimicrobials. Finally, examination of co-occurrence patterns in oceanographic time-series revealed that generalists and specialists mirror their phytoplankton partner’s abundance in the environment. The divergent genomic characteristics of these discrete bacterial categories highlight different ecological strategies that likely shape phytoplankton microbiomes. Phytoplankton-bacteria interactions regulate the health of marine ecosystems; however, how these interactions are established remains unclear. Here, the authors isolate 15 phytoplankton strains and track the dynamics of their microbiome, identifying specialist and generalist bacteria and the genomic traits enabling these distinct partnerships.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».