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Enregistrement W7056281248

Endogenous and exogenous factors driving bacterial community composition in aquatic ecosystems

2022· dissertation· en· W7056281248 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueScholarship at UWindsor (University of Windsor) · 2022
Typedissertation
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueMagnetic confinement fusion research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAquatic ecosystemPopulationEcosystemHabitatInvertebrateFish <Actinopterygii>
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The bacterial community (BC) composition in various habitats, ranging from ecosystems to host anatomy, plays an important role in determining the nature and role of BC function in the ecosystem or host. However, the relative importance of host endogenous and environmental exogenous factors in determining the composition of the BC in aquatic habitats (e.g., freshwater lakes, fish hosts) remains poorly understood. To address this knowledge gap, this thesis makes several contributions to the estimation of the relative effects of endo-exogenous factors in driving the BC composition in aquatic ecosystem. To test the impact of biotic and abiotic factors on aquatic bacterial biodiversity, I collected water samples from sixty southern Ontario lakes and their BC and microbial eukaryotic community (MEC) compositions were determined using high throughput metabarcode sequencing of 16S and 18S rRNA gene fragments. Additionally, I sampled skin and gut BCs belonging to 17 fish species from 11 families (7 orders) at three distinct Laurentian Great Lakes (LGLs) habitats (Detroit River, Lake Erie, Lake Ontario) along with the associated aquatic BCs at those sites. These data allowed me to assess the extent to which host habitat and phylogeny predict gut and skin BC similarity. Finally, to address the effect of host microbiome on gene expression pattern, I manipulated the gut BC in Chinook salmon (Oncorhynchus tshawytscha) families using antibiotic and probiotic treatments (with healthy controls) and assessed host gene expression using transcriptome sequencing (RNA-Seq) on hindgut tissue samples to identify differentially expressed (DE) host genes. Using a combination of parametric and non-parametric modelling, I showed deterministic processes (exogenous) prevail in shaping BC assembly in freshwater lakes, but that a combination of habitat-specific (e.g., microbial diversity associated with water) and species-specific (e.g., host ancestry, genotype, or diet) factors shape and promote divergence or convergence of the microbiome BC across host fish species. Additionally, I showed that daily administration of antibiotics and probiotics resulted in significant and predictable changes in fish gut and the surrounding aquatic microbiota. Normal microbiota depletion by antibiotics generally led to downregulation of immune response gene and upregulation of apoptotic processes, while probiotic treatment affected post-translation modification and inflammatory response genes (over-expressed). While these effects were mostly due to microbiome-mediated mechanisms, host-related mechanisms were also detected (i.e., family effects).In general, my thesis showed that BC composition in fish and lakes is regulated by assembly rules driven by exogenous abiotic and biotic factors (e.g., habitat, geography, microbial biodiversity, diet) and endogenous species-specific related factors (e.g., genetics, physiology, immunity). My work thus supports the deterministic view of BC composition variation across diverse habitats.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,016
Score d'incertitude au seuil0,032

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,026
Tête enseignante GPT0,238
Écart entre enseignants0,212 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2022
Routes d'admission1
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