Method for simple and rapid enumeration of total epiphytic bacteria in the washing solution of rice plants
Notice bibliographique
Résumé
The phyllosphere is one of the most common habitats for terrestrial bacteria. However, little is known about the populations of bacteria, including unculturable bacteria, that thrive on plant surfaces. Here, we developed a fluorescent nuclear staining technique to easily and rapidly observe and enumerate populations of total and living epiphytic bacteria, with particular emphasis on the concentration by centrifugation and fixation of the epiphytic bacteria. An investigation on the optimal conditions for centrifugation and fixation revealed that centrifugation at 20 400g for 2 min and fixation with 0.5% glutaraldehyde solution were the optimum conditions for observation of the bacteria. Using this technique, we assessed the populations of the total and living bacteria on the surface of rice plants. When epiphytic bacteria were recovered from rice seeds (Oryza sativa 'Koshihikari'), the number of total and living bacterial cells was 7.36 and 6.85 log₁₀·g⁻¹ (fresh mass) in the seed washing, respectively. In contrast, the numbers of total and living bacterial cells in the leaf sheath washings were 5.5-5.8 and 5.3-5.7 log₁₀·g⁻¹, respectively. Approximately 5%-30% of the total bacteria in the washing solution of rice plant were culturable. The usefulness of the enumeration method and the amount of bacteria on the plant surfaces are discussed.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| 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) | 0,002 | 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.
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».