Factors Affecting the Presence and Persistence of Plant DNA in the Soil Environment in Corn and Soybean Rotations
Notice bibliographique
Résumé
This study investigated factors that influence occurrence and persistence of plant DNA in the soil environment in three crop rotations. In each rotation, soil was sampled in May before planting, in July and August while crops were growing, and in October after harvest. Total DNA was recovered from soil samples taken at two different depths in the soil profile and quantified. Three target plant genes (corn CP4 epsps , corn 10-kD Zein , and soybean CP4 epsps ) also were quantified in these DNA extracts using species-specific quantitative real-time PCR assays. In general, total plant DNA content in the soil environment was greatest when the crop was growing in the field and decreased rapidly after harvest. Nevertheless, low levels of target plant DNA were often still detectable the following spring. Age of rotation did not influence target DNA quantities found in the soil environment. Data were collected for a combination of 10 location-years, which allowed for estimation of the variance components for six factors including time of sampling, year, location, crop, sampling depth, and herbicide to total and target DNA content in the soil samples. Mean target recombinant DNA content in soil was influenced most strongly by time of sampling and year (85 and 6%, respectively), whereas total soil DNA content was less dynamic and was most strongly influenced by location and year (49 and 25%, respectively). Over the duration of this study, no accumulation of transgenic plant DNA in the soil environment was observed.
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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 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 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 ».