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Enregistrement W2011379546 · doi:10.1111/j.1747-0765.2010.00449.x

Succession and community composition of ammonia-oxidizing archaea and bacteria in bulk soil of a Japanese paddy field

2010· article· en· W2011379546 sur OpenAlexaff
Chihiro Fujii, Tatsunori Nakagawa, Yuki Onodera, Naoki Matsutani, Katsuhiro Sasada, Reiji Takahashi, Tatsuaki Tokuyama

Notice bibliographique

RevueSoil Science & Plant Nutrition · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueWastewater Treatment and Nitrogen Removal
Établissements canadiensNutrasource
Organismes subventionnairesNihon University
Mots-clésArchaeaAmmonia monooxygenaseAbundance (ecology)Paddy fieldNitrificationEcological successionBiologySoil microbiologySoil waterEcologyAgronomyBotanyGeneChemistryNitrogenBiochemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The present study describes succession in the abundances of ammonia-oxidizing archaea (AOA) and ammonia-oxidizing bacteria (AOB) in the upland and flooded bulk soils of a Japanese rice paddy field over 2 years using a quantitative polymerase chain reaction of both crenarchaeotal and betaproteobacterial ammonia monooxygenase alpha subunit (amoA) genes. A marked increase in the abundance of AOA amoA gene was observed in upland bulk soil after plowing, drainage and rice harvesting. A marked increase was also observed in the abundance of AOB amoA gene after plowing. The abundances of both AOA and AOB amoA genes in flooded bulk soil decreased immediately after flooding. During the middle period of flooding, the abundance of AOA amoA gene increased slightly in the flooded bulk soil. As the flooding subsided, the abundance of AOA amoA gene decreased, whereas that of AOB amoA gene increased. The AOA amoA gene sequences were affiliated with two phylogenetic clusters previously found in marine and soil environments. Both Nitrosospira-like and Nitrosomonas-like clones were detected. Our results revealed that there was a difference in the succession of abundances between AOA and AOB amoA genes in Japanese bulk paddy soil.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,122
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,010
Tête enseignante GPT0,224
Écart entre enseignants0,215 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations33
Publié2010
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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