Culture-independent analysis of Pseudomonas community structures in fertilized and unfertilized agricultural soils
Notice bibliographique
Résumé
Pseudomonas community structures were investigated by analyzing 16S rRNA clone libraries derived from fertilized and unfertilized soil plots under corn–alfalfa rotation in a long-term experiment. Amplified 16S rRNA fragments derived by polymerase chain reaction (PCR) were cloned and sequenced. A total of 729 clone sequences were analyzed, of which 51 were possible chimeras and discarded. The remaining clone sequences (678) belonged to γ-proteobacteria with 61.8 % (419) classified to the genus Pseudomonas. Unclassified Gammaproteobacteria accounted for 23.4 % of total clones sequences. Rarefaction analyses showed a more diverse community structure of both Gammaproteobacteria and Pseudomonas in unfertilized than fertilized field soils irrespective of plant types under cultivation. Bacterial or Pseudomonas community structures differed significantly between fertilized and unfertilized soil plots. Clone sequences that are affiliated to Pseudomonas putida and P. oryzihabitans were more prominent in libraries from fertilized plots, while those that clustered with Pseudomonas frederiksbergensis were more often retrieved from unfertilized soil plots. A strong influence of fertilizer applications on community structure was supported by principal component analysis. We conclude that long-term use of mineral fertilizers could influence Pseudomonas community structure.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 ».