Variation of Soil Bacterial Communities in a Chronosequence of Rubber Tree (Hevea brasiliensis) Plantations
Notice bibliographique
Résumé
Regarding rubber tree plantations, researchers lack a basic understanding of soil microbial communities; specifically, little is known about whether or not soil microbial variation is correlated with succession in these plantations. In this paper, we used high-throughput sequencing of the 16S rRNA gene to investigate the diversity and composition of the soil bacterial communities in a chronosequence of rubber tree plantations that were 5, 10, 13, 18, 25 and 30 years old. We determined that: (1) Soil bacterial diversity and composition show changes over the succession stages of rubber tree plantations. The diversity of soil bacteria were highest in 10, 13 and 18 year-old rubber tree plantations, followed by 30 year-old rubber tree plantations, whereas 5 and 25 year-old rubber tree plantations had the lowest values for diversity . A total of 438,870 16S rDNA sequences were detected in 18 soil samples from six rubber tree plantations, found in 28 phyla, 66 classes, 139 orders, 245 families, 355 genera and 645 species, with 1.01% sequences from unclassified bacteria. The dominant phyla were Acidobacteria, Proteobacteria, Chloroflexi, Actinobacteria and Verrucomicrobia (relative abundance large than 3%). There were differences in soil bacterial communities among different succession stages of rubber tree plantation. (2) Soil bacteria diversity and composition in the different stages was closely related to pH, vegetation, soil nutrient and altitude, of which pH and vegetation were the main drivers.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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 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 ».