Lake size shapes the relationship between body mass and gut microbiota in threespine stickleback ( <i>Gasterosteus aculeatus</i> )
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Host-microbe interactions are shaped by both host and environmental factors. However, little is known about how host-microbe interactions vary across populations within a species. Here, we characterized the gut microbiota of 191 wild threespine stickleback fish ( Gasterosteus aculeatus ) from six populations from Alaskan lakes spanning a gradient of surface area. We tested how environmental context (lake size and ecotype) and host traits (sex, body mass, gravidity, Schistocephalus solidus ( S. solidus ) infection, and fibrosis) influence stickleback gut microbial composition using 16S rRNA gene sequencing. We found that the lake surface area strongly predicted fish gut microbial alpha diversity. Fish from intermediate-sized lakes harbored significantly more diverse microbiota than those from small and large lakes, independent of ecotype. Body mass was associated with gut microbial diversity. Model-predicted marginal effects from the mass and lake surface area interaction analysis showed that the association between fish mass and microbial alpha diversity was strongly negative in the smallest lakes, weakest in intermediate-sized lakes, and strongly positive in the largest lakes. In addition, sex and S. solidus infection were significantly associated with gut microbiota alpha and beta diversity, whereas fibrosis and gravidity showed minimal effects. Differential abundance analysis revealed lake size-dependent associations between body mass and individual taxa. Together, these results demonstrate that both habitat context and host variation interactively shape stickleback gut microbial communities in the wild. Integrating lake-level and individual-level analyses reveals how ecological setting modulates host-microbe associations, offering insights into the role of the gut microbiota in host adaptation and population divergence.
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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 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| 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 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 ».