Beyond seasonal and host factors: ecosystem dynamics drive palm-associated root  fungal communities at a local scale

Salamanca Fonseca, José Mauricio

doi:https://doi.org/10.48713/10336_46354

Ítem

Acceso Abierto

Beyond seasonal and host factors: ecosystem dynamics drive palm-associated root fungal communities at a local scale

https://repository.urosario.edu.co/handle/10336/46354
https://doi.org/10.48713/10336_46354

Autores

Salamanca Fonseca, José Mauricio

Fecha

2025-05-27

Directores

Sánchez Andrade, Adriana

Corrales Osorio, Adriana

Editor

Universidad del Rosario

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Resumen

Antecedentes y objetivos El aumento de fenómenos meteorológicos extremos debido al cambio climático puede alterar la dinámica de los ecosistemas. En los trópicos se sabe poco sobre cómo responderán los ecosistemas y las especies a las sequías e inundaciones. Identificar los factores bióticos y abióticos más importantes en los ecosistemas a nivel local es clave para desarrollar mejores prácticas de gestión forestal y comprender los efectos del cambio climático en las comunidades fúngicas. Métodos Realizamos un muestreo aleatorio de individuos adultos de varias especies de palmeras en tres ecosistemas cercanos con diferentes condiciones hidrológicas, durante las estaciones lluviosa y seca. Mediante secuenciación de nueva generación, identificamos las comunidades fúngicas y determinamos la influencia de las propiedades fisicoquímicas del suelo, las variables estacionales y la identidad del hospedador sobre la abundancia relativa de las comunidades fúngicas asociadas a la raíz y a la rizósfera. Resultados La composición de las comunidades fúngicas fue similar entre el bosque estacionalmente inundable y el bosque de tierra firme, mientras que en el pantano divergió debido a diferencias en las propiedades fisicoquímicas del suelo. Los análisis estacionales revelaron diferencias significativas en la abundancia relativa de varios taxones, principalmente asociados al bosque estacionalmente inundable. Sin embargo, no se detectó ninguna influencia de la especie de palmera en la abundancia de hongos a ningún nivel taxonómico. Conclusión Este estudio resalta la importancia de estudiar los ecosistemas a escala local y de considerar la dinámica de los ecosistemas en el estudio de las comunidades fúngicas y de otros microorganismos. Este enfoque es crucial para mejorar las predicciones en escenarios de cambio climático y comprender las consecuencias de alterar estas dinámicas en ecosistemas vulnerables y a menudo poco estudiados.

Abstract

Background and Aims The increase of extreme weather events due to climate change may alter ecosystem dynamics. In the tropics, little is known about how ecosystems and species will respond to droughts or floods. Identifying the most important biotic and abiotic factors in ecosystems at the local level is key to developing better forest management practices and understanding the effects of climate change on the fungal community. Methods We conducted a random sampling of adult individuals from several palm species across three adjacent ecosystems with different hydrological conditions, during rainy and dry seasons. Using next-generation sequencing, we identified fungal communities and determined the influence of soil physicochemical properties, as well as host and seasonal variables, on the relative abundance of the root- and rhizosphere-associated fungal communities. Results The composition of the fungal communities was similar between the seasonally flooded forest and the terra-firme forest, while the palm swamp diverged due to differences in soil physicochemical properties. Seasonal analyses revealed significant differences in the relative abundance of several taxa, mainly associated with the seasonally flooded forest. However, no influence of palm species on fungal abundance was detected at any taxonomic level. Conclusion This study highlights the importance of studying ecosystems at the local scale and considering ecosystem dynamics into the study of fungal communities and other microorganisms. Such an approach is crucial for improving predictions under climate change scenarios and understanding the consequences of altering these dynamics in vulnerable, often understudied ecosystems.