Notice bibliographique
Résumé
<p>Bacterial communities are composed of distinct groups of potentially interacting lineages, each thought to occupy a distinct ecological niche. It remains unclear, however, how quickly niche preference evolves and whether more closely related lineages are more likely to share ecological niches. We addressed these questions by following the dynamics of two bloom-forming cyanobacterial genera over an 8-year time-course in Lake Champlain, Canada, using 16S amplicon sequencing and measurements of several environmental parameters. The two genera, Microcystis (M) and Dolichospermum (D), are frequently observed simultaneously during bloom events and thus have partially overlapping niches. However, the extent of their niche overlap is debated, and it is also unclear to what extent niche partitioning occurs among strains within each genus. To identify strains within each genus, we applied minimum entropy decomposition (MED) to 16S rRNA gene sequences. We confirmed that at a genus level, M and D have different preferences for nitrogen and phosphorus concentrations. Within each genus, we also identified strains differentially associated with temperature, precipitation, and concentrations of nutrients and toxins. In general, niche similarity between strains (as measured by co-occurrence over time) declined with genetic distance. This pattern is consistent with habitat filtering – in which closely related taxa are ecologically similar, and therefore tend to co-occur under similar environmental conditions. In contrast with this general pattern, similarity in certain niche dimensions (notably particulate nitrogen and phosphorus) did not decline linearly with genetic distance, and instead showed a complex polynomial relationship. This observation suggests the importance of processes other than habitat filtering – such as competition between closely related taxa, or convergent trait evolution in distantly related taxa – in shaping particular traits in microbial communities.</p>
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,759 | 0,036 |
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».