Exploring links between pH and bacterial community composition in soils from the Craibstone Experimental Farm
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Soil pH is an important determinant of microbial community composition and diversity, yet few studies have characterized the specific effects of pH on individual bacterial taxa within bacterial communities, both abundant and rare. We collected composite soil samples over 2 years from an experimentally maintained pH gradient ranging from 4.5 to 7.5 from the Craibstone Experimental Farm (Craibstone, Scotland). Extracted nucleic acids were characterized by bacterial and group-specific denaturing gradient gel electrophoresis and next-generation sequencing of bacterial 16S rRNA genes. Both methods demonstrated comparable and reproducible shifts within higher taxonomic bacterial groups (e.g. Acidobacteria, Alphaproteobacteria, Verrucomicrobia, and Gammaproteobacteria) across the pH gradient. In addition, we used non-negative matrix factorization (NMF) for the first time on 16S rRNA gene data to identify positively interacting (i.e. co-occurring) operational taxonomic unit (OTU) clusters (i.e. 'components'), with abundances that correlated strongly with pH, and sample year to a lesser extent. All OTUs identified by NMF were visualized within principle coordinate analyses of UNIFRAC distances and subjected to taxonomic network analysis (SSUnique), which plotted OTU abundance and similarity against established taxonomies. Most pH-dependent OTUs identified here would not have been identified by previous methodologies for microbial community profiling and were unrelated to known lineages.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,001 |
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 découle