Quantification of Nitrogen Reductase and Nitrite Reductase Genes in Soil of Thinned and Clear-Cut Douglas-Fir Stands by Using Real-Time PCR
Notice bibliographique
Résumé
The abundance of nifH, nirS, and nirK gene fragments involved in nitrogen (N) fixation and denitrification in thinned second-growth Douglas-fir (Pseudotsuga menziesii subsp. menziesii [Mirb.] Franco) forest soil was investigated by using quantitative real-time PCR. Prokaryotic N cycling is an important aspect of N availability in forest soil. The abundance of universal nifH, Azotobacter sp.-specific nifH (nifH-g1), nirS, and nirK gene fragments in unthinned control and 30, 90, and 100% thinning treatments were compared at two long-term research sites on Vancouver Island, Canada. The soil was analyzed for organic matter (OM), total carbon (C), total N, NH₄-N, NO₃-N, and phosphorus (P). The soil horizon accounted for the greatest variation in nutrient status, followed by the site location. The 30% thinning treatment was associated with significantly greater nifH-g1 abundance than the control treatment in one site; at the same site, nirS in the mineral soil horizon was significantly reduced by thinning. The abundance of nirS genes significantly correlated with the abundance of nirK genes. In addition, significant correlations were observed between nifH-g1 abundance and C and N in the organic horizon and between nirS and nirK and N in the mineral horizon. Overall, no clear influence of tree thinning on nifH, nirS, and nirK was observed. However, soil OM, C, and N were found to significantly influence N-cycling gene abundance.
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 | 0,000 | 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 | 0,001 |
| 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.
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 ».