Diversity of <i>nirK</i> Denitrifying Genes and Transcripts in an Agricultural Soil
Notice bibliographique
Résumé
Environmental conditions can change dramatically over a crop season and among locations in an agricultural field and can increase denitrification and emissions of the potent greenhouse gas nitrous oxide. In a previous study, changes in the overall size of the denitrifier community in a potato crop field were relatively small and did not correlate with variations in environmental conditions or denitrification rates. However, denitrifying bacteria are taxonomically diverse, and different members of the community may respond differently to environmental changes. The objective of this research was to understand which portion of the nirK denitrifying community is active and contributes to denitrification under conditions in a potato crop field. Denaturing gradient gel electrophoresis (DGGE) of nirK genes in soil-extracted DNA showed changes in the composition of the nirK denitrifier community over the growing season and among spatial locations in the field. By contrast, the composition of the active nirK denitrifier community, as determined by DGGE analysis of nirK transcripts derived from soil-extracted mRNA, changed very little over time, although differences in the relative abundance of some specific transcripts were observed between locations. Our results indicate that the soil denitrifier populations bearing nirK genes are not all contributing to denitrification and that the denitrifying populations that are active are among the most abundant and ubiquitous nirK-bearing denitrifiers. Changes in the community composition of the total and active nirK denitrifiers were not strongly correlated with changes in environmental factors and denitrification activity.
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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 ».