Globally consistent response of plant microbiome diversity across hosts and continents to soil nutrients and herbivores
Notice bibliographique
Résumé
Abstract All multicellular organisms host a diverse microbiome composed of microbial pathogens, mutualists, and commensals, and changes in microbiome diversity or composition can alter host fitness and function. Nonetheless, we lack a general understanding of the drivers of microbiome diversity, in part because it is regulated by concurrent processes spanning scales from global to local. Global-scale environmental gradients can determine variation in microbiome diversity among sites, however an individual host's microbiome also may reflect its local micro-environment. We fill this knowledge gap by experimentally manipulating two potential mediators of plant microbiome diversity (soil nutrient supply and herbivore density) at 23 grassland sites spanning global-scale gradients in soil nutrients, climate, and plant biomass. Here we show that leaf-scale microbiome diversity in unmanipulated plots depended on the total microbiome diversity at each site, which was highest at sites with high soil nutrients and plant biomass. We also found that experimentally adding soil nutrients and excluding herbivores produced concordant results across sites, increasing microbiome diversity by increasing plant biomass, which created a shaded microclimate. This demonstration of consistent responses of microbiome diversity across a wide range of host species and environmental conditions suggests the possibility of a general, predictive understanding of microbiome diversity.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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 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 ».