Molecular Profiling of Rhizosphere Microbial Communities Associated with Healthy and Diseased Black Spruce ( <i>Picea mariana</i> ) Seedlings Grown in a Nursery
Notice bibliographique
Résumé
Bacterial and fungal populations associated with the rhizosphere of healthy black spruce (Picea mariana) seedlings and seedlings with symptoms of root rot were characterized by cloned rRNA gene sequence analysis. Triplicate bacterial and fungal rRNA gene libraries were constructed, and 600 clones were analyzed by amplified ribosomal DNA restriction analysis and grouped into operational taxonomical units (OTUs). A total of 84 different bacterial and 31 different fungal OTUs were obtained and sequenced. Phylogenetic analyses indicated that the different OTUs belonged to a wide range of bacterial and fungal taxa. For both groups, pairwise comparisons revealed that there was greater similarity between replicate libraries from each treatment than between libraries from different treatments. Significant differences between pooled triplicate samples from libraries of genes from healthy seedlings and pooled triplicate samples from libraries of genes from diseased seedlings were also obtained for both bacteria and fungi, clearly indicating that the rhizosphere-associated bacterial and fungal communities of healthy and diseased P. mariana seedlings were different. The communities associated with healthy and diseased seedlings also showed distinct ecological parameters as indicated by the calculated diversity, dominance, and evenness indices. Among the main differences observed at the community level, there was a higher proportion of Acidobacteria, Gammaproteobacteria, and Homobasidiomycetes clones associated with healthy seedlings, while the diseased-seedling rhizosphere harbored a higher proportion of Actinobacteria, Sordariomycetes, and environmental clones. The methodological approach described in this study appears promising for targeting potential rhizosphere-competent biological control agents against root rot diseases occurring in conifer nurseries.
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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 | 0,000 |
| 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.
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 ».