Responses of Ammonia-Oxidising Bacterial Communities to Nitrogen, Lime, and Plant Species in Upland Grassland Soil
Notice bibliographique
Résumé
Agricultural improvement of seminatural grasslands has been shown to result in changes to plant and microbial diversity, with consequences for ecosystem functioning. A microcosm approach was used to elucidate the effects of two key components of agricultural improvement (nitrogen addition and liming) on ammonia-oxidising bacterial (AOB) communities in an upland grassland soil. Plant species characteristic of unimproved and improved pastures ( A. capillaris and L. perenne ) were planted in microcosms, and lime, nitrogen (<mml:math xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML"><mml:mrow><mml:msub><mml:mrow><mml:mtext>NH</mml:mtext></mml:mrow><mml:mtext>4</mml:mtext></mml:msub><mml:msub><mml:mrow><mml:mtext>NO</mml:mtext></mml:mrow><mml:mn>3</mml:mn></mml:msub></mml:mrow></mml:math>), or lime plus nitrogen added. The AOB community was profiled using terminal restriction fragment length polymorphism (TRFLP) of the amoA gene. AOB community structure was largely altered by<mml:math xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML"><mml:mrow><mml:msub><mml:mrow><mml:mtext>NH</mml:mtext></mml:mrow><mml:mtext>4</mml:mtext></mml:msub><mml:msub><mml:mrow><mml:mtext>NO</mml:mtext></mml:mrow><mml:mn>3</mml:mn></mml:msub></mml:mrow></mml:math>addition, rather than liming, although interactions between nitrogen addition and plant species were also evident. Results indicate that nitrogen addition drives shifts in the structure of key microbial communities in upland grassland soils, and that plant species may play a significant role in determining AOB 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) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,003 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».