For colonization success, should hosts and microbes travel alone, together, or swap partners along the way?
Notice bibliographique
Résumé
Microbiomes that enhance the performance of host plants are likely to be co-introduced with their host during colonization because of their intimate association. Yet, it is unclear how co-introduced microbes will impact host colonization, as both the microbiome and its effects could vary upon introduction into a new habitat. Using the duckweed Lemna japonica - a cosmopolitan, freshwater angiosperm - and its microbiome, we tracked the colonization of both plants and microbes during an experimental co-introduction in the wild. We tested how plant performance varied during colonization when plants were co-introduced with microbes from their home habitat or with microbes local to the introduced habitat. We found that plant performance was substantially reduced when plants were co-introduced with microbes from their home habitat (i.e. with microbes that are non-local to the introduced habitat), relative to hosts with a local microbiome. Moreover, negative impacts from the initial, non-local microbiome persisted for multiple host generations despite a rapid turnover in microbiome composition. Our results suggest that the initial microbiome plants are co-introduced and can leave lasting impacts on plant performance during colonization. Considering the identity of the co-introduced microbiome will therefore be critical to predicting plant colonization dynamics in an era of global change.
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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 | 0,003 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,004 |
| Communication savante | 0,005 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,003 |
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 ».