Different characteristics of nitrogen utilization between lupin and soybean: can lupin utilize organic nitrogen in soils?
Notice bibliographique
Résumé
It is well known that lupin forms cluster roots, which help in dissolving insoluble P in soils. In nonleguminous species, cluster roots also appear to contribute to the utilization of organic N in soils. In white lupin ( Lupinus albus L.), however, the characteristics of its organic N utilization have not been studied. Therefore, we examined whether white lupin can utilize organic N in soils. Soybean ( Glycine max (L.) Merr.), which does not form cluster roots, was used as a control plant. Seedlings of lupin and soybean were cultivated in soils with different N sources (non-N, ammonium sulphate, ammonium sulphate plus cattle farmyard manure, or cattle farmyard manure). The rate of glycine uptake by excised roots was determined in a hydroponic experiment to investigate the ability of lupin and soybean to directly utilize amino acids. Nitrogen accumulation in soybean corresponded to the decrease in inorganic N in the soils. In contrast, N accumulation in lupin was higher than the decrease in inorganic N in the soil, especially with the cattle farmyard manure treatment, indicating that lupin derived more N from an organic N source. Wheat ( Triticum aestivum L.) cultivated with lupin in a pot accessed more available N than wheat with soybean or wheat in monoculture, suggesting that lupin roots themselves or the lupin rhizosphere microorganisms were able to decompose organic N in soils. Excised roots of lupin, especially cluster roots, exhibited higher rates of glycine uptake than roots of soybean. In conclusion, lupin decomposed organic N in the rhizosphere and was able to absorb amino acids from decomposition in addition to any inorganic N produced by further microbial decomposition.
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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 | 0,000 | 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 | 0,000 |
| 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.
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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 ».