Microbial resistance and persistence increase during estuarine succession and promote nutrient accumulation
Notice bibliographique
Résumé
Understanding how belowground ecosystems maintain stability in the face of environmental change remains a fundamental challenge in ecology. In this study, we examined both the topological resistance and temporal persistence of microbial communities, including bacteria, fungi, and protists, across tidal and non-tidal zones in the Yellow River Delta (YRD), sampled across four seasons. Using amplicon sequencing, combined with molecular ecological networks and the iDIRECT framework, we found that succession from tidal wetland to non-tidal land significantly enhanced microbial diversity (average increase: 44.0 %) and temporal persistence (373.0 %), while simplifying network complexity (a 36.3 % reduction in intra- and inter-domain associations). Non-tidal land exhibited higher topological resistance and temporal persistence, indicating stronger ecological memory and reduced turnover. Multivariate analyses, including the Mantel test and structural equation modeling (SEM), confirmed that these changes were primarily driven by decreases in environmental stress (e.g., lower salinity and pH) and increases in soil nutrient accumulation ( i.e. , soil organic matter and soil nitrogen). These results suggest that microbial relationships played critical roles in the succession of the estuary landscape. Our findings provide a practical basis for using microbial network stability as an indicator for ecological monitoring and management in various ecosystems.
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 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) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 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 ».