Seasonal dynamics in the mammalian microbiome between disparate environments
Notice bibliographique
Résumé
Host-associated bacterial microbiomes can facilitate host acclimation to seasonal environmental change and are hypothesized to help hosts cope with recent anthropogenic environmental perturbations (e.g., landscape modification). However, it is unclear how recurrent and recent forms of environmental change interact to shape variation in the microbiome. The majority of wildlife microbiome research occurs within a single seasonal context. Meanwhile, the few studies of seasonal variation in the microbiome often restrict focus to a single environmental context. By sampling urban and exurban eastern grey squirrel populations in the spring, summer, autumn, and winter, we explored whether seasonal rhythms in the grey squirrel gut microbiome differed across environments using a 16S amplicon sequencing approach. Differences in the microbiome between urban and exurban squirrels persisted across most of the year, which we hypothesize is linked to anthropogenic food consumption; but we also observed similarities in the urban and exurban grey squirrel microbiome during the autumn, which we attribute to engrained seed caching instincts in preparation for the winter. Host behaviour and diet selection may therefore be capable of maintaining similarities in microbiome structure between disparate environments. However, the depletion of an obligate host mucin glycan specialist (Akkermansia) during the winter in both urban and exurban squirrels was among the strongest differential abundance patterns we observed. In summary, urban grey squirrels showed different seasonal patterns in their microbiome than squirrels from exurban forests, however, in some instances host behaviour and physiological responses might be capable of maintaining similar microbiome responses across seasons.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,000 |
| 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».