Pyrosequencing Reveals the Influence of Organic and Conventional Farming Systems on Bacterial Communities
Notice bibliographique
Résumé
It has been debated how different farming systems influence the composition of soil bacterial communities, which are crucial for maintaining soil health. In this research, we applied high-throughput pyrosequencing of V1 to V3 regions of bacterial 16S rRNA genes to gain further insight into how organic and conventional farming systems and crop rotation influence bulk soil bacterial communities. A 2×2 factorial experiment consisted of two agriculture management systems (organic versus conventional) and two crop rotations (flax-oat-fababean-wheat versus flax-alfalfa-alfalfa-wheat) was conducted at the Glenlea Long-Term Crop Rotation and Management Station, which is Canada's oldest organic-conventional management study field. Results revealed that there is a significant difference in the composition of bacterial genera between organic and conventional management systems but crop rotation was not a discriminator factor. Organic farming was associated with higher relative abundance of Proteobacteria, while Actinobacteria and Chloroflexi were more abundant in conventional farming. The dominant genera including Blastococcus, Microlunatus, Pseudonocardia, Solirubrobacter, Brevundimonas, Pseudomonas, and Stenotrophomonas exhibited significant variation between the organic and conventional farming systems. The relative abundance of bacterial communities at the phylum and class level was correlated to soil pH rather than other edaphic properties. In addition, it was found that Proteobacteria and Actinobacteria were more sensitive to pH variation.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».