Effects of gypsophila saponins on bacterial growth kinetics and on selection of subterranean clover rhizosphere bacteria
Notice bibliographique
Résumé
Plant secondary metabolites, such as saponins, have a considerable impact in agriculture because of their allelopathic effects. They also affect the growth of soil microorganisms, especially fungi. We investigated the influence of saponins on rhizosphere bacteria in vitro and in soil conditions. The effects of gypsophila saponins on the growth kinetics of rhizosphere bacteria were studied by monitoring the absorbance of the cultures in microtiter plates. Gypsophila saponins (1%) increased the lag phase of bacterial growth. The impact of gypsophila saponins on subterranean clover rhizosphere was also investigated in a pot experiment. The addition of gypsophila saponins did not modify clover biomass but significantly increased (twofold with 1% saponins) the weight of adhering soil. The number of culturable heterotrophic bacteria of the clover rhizosphere was not affected by the addition of gypsophila saponins. Nevertheless, the phenotypical characterization of the dominant Gram-negative strains of the clover rhizosphere, using the Biolog system, showed qualitative and quantitative differences induced by 1% saponins. With the addition of saponins, the populations of Chryseomonas spp. and Acinetobacter spp., the two dominant culturable genera of control clover, were no longer detectable or were significantly decreased, while that of Aquaspirillum dispar increased and Aquaspirillum spp. became the major genus. Aquaspirillum dispar and Aquaspirillum spp. were also the dominant rhizosphere bacteria of Gypsophila paniculata, which greatly accumulates these saponins in its roots. These results suggest that saponins may control rhizosphere bacteria in soil through rhizodeposition mechanisms.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
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Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 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) | 0,001 | 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.
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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 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 ».