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统计框架识别森林根系微生物组关键类群

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AI 综述

研究团队提出一个统计框架,用于识别能重组微生物组组装格局的微生物,并在日本寒温带森林的1,270份根系样本上重建了描述群落状态概率结构的组装景观。 分析显示,Phialocephala、Oidiodendron等内生真菌与组装景观沿丰度梯度的重组强烈相关,并与菌根共生关系的转变同时出现;原核群落在以核心类群、Pseudomonadota或Actinomycetota为特征的状态间转换,与Candidatus Udaeobacter及若干内生真菌的丰度梯度强烈相关。 研究称,来自欧洲的独立数据集证实这些属与菌根定殖模式变化显著相关。

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报道时间线

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10月28日
  1. Nature Communications
    统计推断揭示关键类群重塑森林根系微生物组的组装规则

    一个统计框架被提出,用于识别能重组微生物组组装格局的微生物,并在日本寒温带森林的 1,270 份根系样本上重建了描述群落状态概率结构的组装景观。分析发现 Phialocephala、Oidiodendron 等内生真菌与组装景观地形沿丰度梯度的重组强烈相关,并与菌根共生关系的转变同时出现;来自欧洲的独立数据集证实这些属与菌根定殖模式变化显著相关。原核群落在以核心类群、Pseudomonadota 或 Actinomycetota 为特征的状态间转换,与 Candidatus Udaeobacter 及若干内生真菌的丰度梯度强烈相关。

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