Molecular characterization of bacterial diversity from British Columbia forest soils subjected to disturbance
Notice bibliographique
Résumé
Bacteria from forest soils were characterized by DNA sequence analysis of cloned 16S rRNA gene fragments (16S clones). Surface organic matter and mineral soil samples from a British Columbia Ministry of Forests Long-Term Soil Productivity (LTSP) installation were collected during winter and summer from two disturbance treatments: whole-tree harvesting with no soil compaction (plot N) and whole-tree harvesting plus complete surface organic matter removal with heavy soil compaction (plot S). Phylogenetic analyses revealed that 87% of 580 16S clones were classified as Proteobacteria, Actinobacteria, Acidobacterium, Verrucomicrobia, Bacillus/Clostridium group, Cytophaga-Flexibacter-Bacteroides group, green nonsulfur bacteria, Planctomyces, and candidate divisions TM6 and OP10. Seventy-five 16S clones could not be classified into known bacterial divisions, and five 16S clones were related to chloroplast DNA. Members of Proteobacteria represented 46% of the clone library. A higher proportion of 16S clones affiliated with y-Proteobacteria were from plot N compared with plot S. 16S rRNA gene fragments amplified with Pseudomonas-specific primers and cloned (Ps clones) were examined from mineral-soil samples from plots N and S from three LTSP installations. A significantly greater proportion of sequenced Ps clones from plot N contained Pseudomonas 16S rRNA gene fragments compared with Ps clones from plot S.
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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 ».