MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4413127618 · doi:10.1101/2025.08.09.669462

Stochastic Forces in Microbial Community Assembly: Founding Community Size Governs Divergent Ecological Trajectories

2025· preprint· en· W4413127618 sur OpenAlexaff
Ibuki Hayashi, Martina Sánchez‐Pinillos, Hirokazu Toju

Notice bibliographique

RevuebioRxiv (Cold Spring Harbor Laboratory) · 2025
Typepreprint
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueEvolutionary Game Theory and Cooperation
Établissements canadiensUniversité du Québec à Montréal
Organismes subventionnairesMoonshot Research and Development ProgramCore Research for Evolutional Science and TechnologyJapan Society for the Promotion of ScienceFusion Oriented REsearch for disruptive Science and TechnologyNew Energy and Industrial Technology Development Organization
Mots-clésMicrobial population biologyEcologyEconomic geographyGeographyBiologyBacteria

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

ABSTRACT Biological community dynamics arise from both deterministic and stochastic processes. While species' responses to environmental factors define attractors of community structure, stochasticity, particularly during early assembly, can redirect ecological trajectories. However, quantifying such roles of stochasticity in community assembly has remained challenging. We tracked community assembly in two multi‐replicated experimental systems, each with four levels of founding community size, analysing > 3000 samples across four time points. Stronger initial stochasticity led to greater divergence of both population‐ and community‐level consequences. Strikingly, conspicuous differentiation into alternative trajectories of community assembly occurred when the absolute number of founding prokaryotic cells was less than the order of 10 4 . Thus, quantitative differences in stochasticity produced qualitative differences in community fate. These results demonstrate that early stochastic events can have enduring impacts on ecological dynamics. Deeper quantitative insights into stochasticity will reorganise our views on biological invasions, agroecosystem microbiome management, and therapeutics of human‐associated microbiomes.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,008
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,012

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,008
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,000
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 Opus0,029
Tête enseignante GPT0,276
Écart entre enseignants0,247 · 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'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations1
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revuebioRxiv (Cold Spring Harbor Laboratory)Même sujetEvolutionary Game Theory and CooperationTravaux en français237 207