Effects of Transgenic Hybrid Aspen Overexpressing Polyphenol Oxidase on Rhizosphere Diversity
Notice bibliographique
Résumé
This study assessed the potential effects of transgenic aspen overexpressing a polyphenol oxidase gene on diversity in rhizosphere communities. Cultivation-independent methods were used to better delineate bacterial and fungal populations associated with transgenic and nontransgenic trees. Gene libraries for the bacterial component of the rhizosphere were established using 16S rRNA and chaperonin-60 (CPN-60) gene sequences, while the fungal community was characterized using 18S rRNA gene sequences. The 16S rRNA gene libraries were dominated by alphaproteobacterial sequences, while the CPN-60 gene libraries were dominated by members of the Bacteroidetes/Chlorobi group. In both the CPN-60 and 16S rRNA libraries, there were differences in only minor components of the bacterial community between transgenic and unmodified trees, and no significant differences in species diversity were observed. Compared to the bacterial gene libraries, greater coverage of the underlying population was achieved with the fungal 18S rRNA libraries. Members of the Zygomycota, Chytridiomycota, Ascomycota, and Basidiomycota were recovered from both libraries. The dominant groups of fungi associated with each tree type were very similar, although there were some qualitative differences in the recovery of less-abundant fungi, likely as a result of the underlying heterogeneity of the fungal population. The methods employed revealed only minor differences between the bacterial and fungal communities associated with transgenic and unmodified trees.
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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 ».