Reproducing plant microbiome research reveals site and time as key drivers of apple tree phyllosphere bacterial communities
Notice bibliographique
Résumé
Manipulating plant microbiomes is foreseen as a key biocontrol avenue to tackle the accelerating challenges of global change in agriculture. Several recent studies have identified the spatiotemporal dynamics of phyllosphere microbial communities, stressing the need to understand plant microbiome drivers to design efficient biocontrol interventions. Yet, these works are often performed on small sample counts, rarely provide sufficient information on the relative impact of time or local environment, and are seldom repeated to assess reproducibility. To address these limits, we performed a longitudinal sampling across multiple orchards of contrasting agricultural practices to study the ecological drivers of phyllosphere bacterial communities of apple tree (Malus domestica, Borkh.). We sampled up to eight apple cultivars at six orchards (three conventional, three organic) in the Eastern Townships (Canada) in 2022 and 2023. In contrast with common cross-sectional microbiome studies, our work builds on a two-year sampling design, thus allowing for the evaluation of the reproducibility of previous plant microbiome research. Our results support previous findings indicating that site and time are major drivers of apple tree bacterial community structure, yet their relative influence vary across the two sampling years. In addition, our data showed that leaf and flower bacterial alpha diversity is lower at organic sites compared to conventional sites. Overall, this study provides a comprehensive longitudinal multi-site study design highlighting the value of assessing reproducibility in plant microbiome studies and paving the way for future research in this field.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».