Le bactériome des mousses et sa fixation d'azote en forêt boréale : caractérisation et influence de l'environnement
Bibliographic record
Abstract
Dans la forêt boréale, les mousses sont des végétaux abondants ayant des fonctions écologiques et biogéochimiques majeures, telles que la régulation de la température et de l’humidité du sol et le stockage du carbone atmosphérique. Les mousses abritent diverses bactéries jouant des rôles clés dans le cycle des nutriments, comme l’oxydation du méthane et la décomposition de la matière organique. Certaines bactéries, notamment les cyanobactéries, sont également capables d’établir des associations avec les mousses et de réaliser la fixation biologique de l’azote (FBN). La FBN par le bactériome (i.e., ensemble des communautés bactériennes) des mousses est particulièrement importante car elle représente une des principales sources de nouvel azote en forêt boréale et contribue ainsi à soutenir la productivité primaire de la mousse et des plantes supérieures. Ainsi, étudier comment l’environnement (e.g., climat et nutriments) affectent le bactériome des mousses et sa FBN est essentiel pour mieux comprendre et prédire l’influence du changement climatique sur le cycle global de l’azote en forêt boréale. \n \nLa FBN étant directement liée à la quantité de cyanobactéries colonisant les mousses, le premier objectif de cette thèse (Chapitre 2) était de développer une méthode rapide et robuste pour déterminer la biomasse cyanobactérienne associée aux mousses. En adaptant une technique employée pour les cyanobactéries aquatiques, nous avons montré que l’extraction et la quantification de la phycocyanine (i.e., pigment photosynthétique cyanobactérien) par spectrofluorimétrie permet d’estimer rapidement et à moindre coût la biomasse de cyanobactéries vivant sur les mousses. Cette méthode s’est révélée être répétable, efficace avec un haut taux de recouvrement, et ne présente pas d’effets de matrice détectables. \n \nLe deuxième objectif de cette thèse (Chapitre 3) était de déterminer les principaux facteurs environnementaux contrôlant in situ la biomasse cyanobactérienne et la FBN de deux espèces de mousses dominantes dans la forêt boréale de l’est Canadien. En réalisant un échantillonnage au Québec, sur un transect latitudinal de 1000 km constituant un gradient climatique et de dépôts atmosphériques en nutriments (e.g., azote, métaux), nous avons démontré que la température, les précipitations et le phosphore contrôlaient la biomasse de cyanobactéries associées aux mousses, alors que la température, le molybdène et le vanadium contrôlaient la FBN. Nous avons aussi montré que l’espèce de mousse et son rapport carbone/azote avaient des effets importants sur la biomasse de cyanobactéries et la fixation d’azote. \n \nLe troisième objectif de cette thèse (Chapitre 4) était de caractériser le bactériome actif global et diazotrophique (i.e., bactéries capables de réaliser la FBN) des mousses et d’évaluer comment ce bactériome est affecté par les conditions environnementales. Grâce au séquençage d’amplicons des gènes 16S et nifH à partir d’ARN provenant d’échantillons de mousses similaires à l’objectif 2, nous avons montré que les cyanobactéries dominaient le bactériome des mousses et représentaient 65 % des communautés de diazotrophes. Nous avons également pu déterminer que, en plus des cyanobactéries, certains méthanotrophes (i.e., bactéries oxydant le méthane) étaient présents sur les mousses et contribuaient activement à la fixation d’azote. D’autre part, en réalisant des sections le long du brin de mousse, nous avons observé que les bactéries occupaient des niches écologiques liées à leurs fonctions : les bactéries favorisant la croissance de la mousse étant localisées sur la partie verte apicale du brin et les bactéries aidant à la décomposition étant localisées sur la partie basale et sénescente du brin. Enfin, nous avons mis en évidence que le climat, les nutriments (i.e., azote, phosphore, molybdène, vanadium et fer), la densité d’arbres et l’espèce de mousse influençaient la structure et la composition du bactériome des mousses, affectant potentiellement ses fonctions microbiennes associées. \n \nEn conclusion, les résultats de cette thèse permettent d’identifier les genres de cyanobactéries et de méthanotrophes qui contribuent activement à la FBN et qui constituent donc des acteurs clés du cycle de l’azote en forêt boréale. Ces résultats montrent aussi que le bactériome des mousses et sa FBN sont fortement contrôlés par leur environnement (i.e., espèce de mousse, climat, macro- et micro-nutriments) et seront donc certainement affectés positivement ou négativement par le changement global, particulièrement intense dans les écosystèmes boréaux. Ces résultats invitent donc à effectuer des études complémentaires pour estimer plus précisément les effets du changement climatique et atmosphérique sur la structure du bactériome des mousses et la FBN.
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How this classification was reachedexpand
Full frame distilled prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.
Codex and Gemma teacher scores by category
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.000 | 0.000 |
| Open science | 0.001 | 0.000 |
| Research integrity | 0.000 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.001 | 0.000 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one teacher head, not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".