Identifying functional impacts of heat-resistant fungi on boreal forest recovery after wildfire
Notice bibliographique
Résumé
This record is for the dataset “Identifying functional impacts of heat-resistant fungi on boreal forest recovery after wildfire” at https://doi.org/10.5061/dryad.6q573n5wf Fungi play key roles in carbon (C) dynamics of ecosystems: saprotrophs decompose organic material and return C in the nutrient cycle, and mycorrhizal species support plants that accumulate C through photosynthesis. The identities and functions of extremophile fungi present after fire can influence C dynamics, particularly because plant-fungal relationships are often species-specific. However, little is known about the function and distribution of fungi that survive fires. We aim to assess the distribution of heat-resistant soil fungi across burned stands of boreal forest in the Northwest Territories, Canada, and understand their functions in relation to decomposition and tree seedling growth. We cultured and identified fungi from heat-treated soils and linked sequences from known taxa with high throughput sequencing fungal data (Illumina MiSeq, ITS1) from soils collected in 47 plots. We assessed functions under controlled conditions by inoculating litter and seedlings with heat-resistant fungi to assess decomposition and effects on seedling growth, respectively, for black spruce (Picea mariana), birch (Betula papyrifera), and jack pine (Pinus banksiana). We also measured litter decomposition rates and seedling densities in the field without inoculation. We isolated seven taxa of heat-resistant fungi and found their relative abundances were not associated with environmental or fire characteristics. Under controlled conditions, Fayodia gracilipes and Penicillium arenicola decomposed birch, but no taxa decomposed black spruce litter significantly more than the control treatment. Seedlings showed reduced biomass and/or mortality when inoculated with at least one of the fungal taxa. Penicillium turbatum reduced growth and/or caused mortality of all three species of seedlings. In the field, birch litter decomposed faster in stands with greater pre-fire proportion of black spruce, while black spruce litter decomposed faster in stands experiencing longer fire-free intervals. Densities of seedlings that had germinated since fire were positively associated with ectomycorrhizal richness while there were fewer conifer seedlings with greater heat-resistant fungal abundance. Overall, our study suggests that extremophile fungi present after fires have multiple functions and may have unexpected negative effects on forest functioning and regeneration. In particular, heat-resistant fungi after fires may promote shifts away from conifer dominance that are observed in these boreal forests. This dataset can be downloaded at https://doi.org/10.5061/dryad.6q573n5wf
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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 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,002 | 0,001 |
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 ».