Microbial activity and water-soluble trace element species in the rhizosphere of spring wheat (Triticum aestivum cv. USU-Perigee)
Notice bibliographique
Résumé
The influence of microbial activity on the concentration and speciation of trace elements (TEs) was assessed in a study on the bioavailability of TEs for edible plants. A growth chamber experiment with spring wheat (Triticum aestivum cv. USU-Perigee) was conducted and the bulk (Bk) and the rhizosphere (Rz) soil components were collected at maturity. A characterization of the microbial activity and population was made by measuring the microbial biomass, enzymes (acid phosphatase, arylsulfatase, dehydrogenase and urease) and 16S rDNA DGGE profiles. In soil water extracts, major solutes (H(+), Ca, Mg, Na, NH(4), K, Cl, NO(3), SO(4), total N, DON and DOC) and trace elements (Al, As, Cd, Ce, Cr, Cu, Fe, Pb, Tl, and Zn) including monomeric Al species, free Cu(2+) and labile Zn were determined. The partition of the variation indicated that 12.1% of the distribution of TEs in the Bk soil was significantly and exclusively explained by chemical properties while this value was less than 0.1% for the Rz soil. To the contrary, microbial properties contributed significantly to 12.3% of the distribution of TEs in the Rz soil whereas it explained less than 0.1% for the Bk soil. Detailed redundancy analyses identified several potential mechanisms (e.g. weathering of primary mineral, solubilisation of sesquioxides, bacterial effect on the redox status) explaining the fate of TEs in the Bk and Rz soils. This study revealed that microbial activity is strongly associated to the speciation of trace elements in the Rz of edible plants and points to some microbial processes influencing TE speciation.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 tête enseignante, 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 ».