Soil characteristics more strongly influence soil bacterial communities than land-use type
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Notice bibliographique
Résumé
To gain insight into the factors driving the structure of bacterial communities in soil, we applied real-time PCR, PCR-denaturing gradient gel electrophoreses, and phylogenetic microarray approaches targeting the 16S rRNA gene across a range of different land usages in the Netherlands. We observed that the main differences in the bacterial communities were not related to land-use type, but rather to soil factors. An exception was the bacterial community of pine forest soils (PFS), which was clearly different from all other sites. PFS had lowest bacterial abundance, lowest numbers of operational taxonomic units (OTUs), lowest soil pH, and highest C : N ratios. C : N ratio strongly influenced bacterial community structure and was the main factor separating PFS from other fields. For the sites other than PFS, phosphate was the most important factor explaining the differences in bacterial communities across fields. Firmicutes were the most dominant group in almost all fields, except in PFS and deciduous forest soils (DFS). In PFS, Alphaproteobacteria was most represented, while in DFS, Firmicutes and Gammaproteobacteria were both highly represented. Interestingly, Bacillii and Clostridium OTUs correlated with pH and phosphate, which might explain their high abundance across many of the Dutch soils. Numerous bacterial groups were highly correlated with specific soil factors, suggesting that they might be useful as indicators of soil status.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,002 |
| 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) | 0,018 | 0,003 |
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.
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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