Caractérisation des systèmes hôte-microbiote ichthyens dans des contextes environnementaux contrastés du bassin amazonien
Bibliographic record
Abstract
Les microbiotes des Poissons téléostéens du bassin de l'Amazone - regroupant plus de 3000 espèces - ont reçu peu d'attention de la communauté scientifique (contrairement aux microbiotes des poissons des milieux tempérés), même si cet écosystème est reconnu comme étant le plus riche réservoir de poissons dulcicoles de la planète. Notre étude visait à répondre à cette lacune, en caractérisant les structures taxonomiques des microbiotes (du mucus cutané et des intestins) des Poissons d'Amazonie, et en identifiant certains des facteurs biotiques et abiotiques qui modulent la composition et la diversité de ces microbiotes. Nous avons échantillonné trois espèces de poissons ayant des régimes et des mode de vie contrastés, à sept sites d'échantillonnage dans le bassin de l'Amazone brésilien (10 individus / espèce / site) durant la saison sèche. Les sept sites d'échantillonnage regroupaient 5 sites d'eau blanche (eutrophique, pH neutre) et 2 sites d'eau noire (oligotrophique, pH acide), afin d'évaluer l'impact des paramètres physicochimiques sur la structure taxonomique des communautés microbiennes. Les microbiotes cutané et intestinaux de chaque individu ont été caractérisés par profilage d'amplicons du gène de l'ARNr 16S. Nos résultats du Chapitre 2 montrent que la structure taxonomique des deux microbiotes étudiés corroborent différents traits de l'écologie des espèces étudiées, tels leur régime alimentaire, leur mode de vie, leur histoire évolutive et la connectivité des habitats qu'elles exploitent. Les résultats du Chapitre 3 indiquent que la couleur de l'eau - blanche ou noire - joue un rôle majeur dans la structuration des deux microbiotes ichthyens étudiés. Les prochaines études devraient utiliser une approche de métagénomique fonctionnelle afin de vérifier si les divergences taxonomiques documentées impliquent aussi des différences fonctionnelles. De plus, les prochaines études devraient déterminer si l'importante saisonnalité du bassin de l'Amazone a un impact significatif sur les structures taxonomiques des microbiotes que nous avons documentés.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| 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 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.000 |
| Open science | 0.000 | 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 source (direct Gemma or distilled Codex), 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".