Soil microbiome predictability increases with spatial and taxonomic scale

可预测性 微生物群 生态学 生物 生态系统 空间生态学 生物地球化学循环 地理 土壤微生物学 比例(比率) 微生物生态学 土壤水分 数学 统计 生物信息学 遗传学 地图学 细菌
作者
Colin Averill,Zoey R. Werbin,Kathryn Atherton,Jennifer Bhatnagar,Michael C. Dietze
出处
期刊:Nature Ecology and Evolution [Nature Portfolio]
卷期号:5 (6): 747-756 被引量:38
标识
DOI:10.1038/s41559-021-01445-9
摘要

Soil microorganisms shape ecosystem function, yet it remains an open question whether we can predict the composition of the soil microbiome in places before observing it. Furthermore, it is unclear whether the predictability of microbial life exhibits taxonomic- and spatial-scale dependence, as it does for macrobiological communities. Here, we leverage multiple large-scale soil microbiome surveys to develop predictive models of bacterial and fungal community composition in soil, then test these models against independent soil microbial community surveys from across the continental United States. We find remarkable scale dependence in community predictability. The predictability of bacterial and fungal communities increases with the spatial scale of observation, and fungal predictability increases with taxonomic scale. These patterns suggest that there is an increasing importance of deterministic versus stochastic processes with scale, consistent with findings in plant and animal communities, suggesting a general scaling relationship across biology. Biogeochemical functional groups and high-level taxonomic groups of microorganisms were equally predictable, indicating that traits and taxonomy are both powerful lenses for understanding soil communities. By focusing on out-of-sample prediction, these findings suggest an emerging generality in our understanding of the soil microbiome, and that this understanding is fundamentally scale dependent.
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