Effects of inoculation with organic-phosphorus-mineralizing bacteria on soybean (<i>Glycine max</i>) growth and indigenous bacterial community diversity
Notice bibliographique
Résumé
Three different organic-phosphorus-mineralizing bacteria (OPMB) strains were inoculated to soil planted with soybean (Glycine max), and their effects on soybean growth and indigenous bacterial community diversity were investigated. Inoculation with Pseudomonas fluorescens Z4-1 and Brevibacillus agri L7-1 increased organic phosphorus degradation by 22% and 30%, respectively, compared with the control at the mature stage. Strains P. fluorescens Z4-1 and B. agri L7-1 significantly improved the soil alkaline phosphatase activity, average well color development, and the soybean root activity. Terminal restriction fragment length polymorphism analysis demonstrated that P. fluorescens Z4-1 and B. agri L7-1 could persist in the soil at relative abundances of 2.0%-6.4% throughout soybean growth. Thus, P. fluorescens Z4-1 and B. agri L7-1 could potentially be used in organic-phosphorus-mineralizing biofertilizers. OPMB inoculation altered the genetic structure of the soil bacterial communities but had no apparent influence on the carbon source utilization profiles of the soil bacterial communities. Principal components analysis showed that the changes in the carbon source utilization profiles of bacterial community depended mainly on the plant growth stages rather than inoculation with OPMB. The results help to understand the evolution of the soil bacterial community after OPMB inoculation.
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 | 0,000 | 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 | 0,001 |
| 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 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 ».