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Enregistrement W2736396762 · doi:10.3389/fmicb.2017.01325

Fertilization Shapes Bacterial Community Structure by Alteration of Soil pH

2017· article· en· W2736396762 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Microbiology · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueSoil Carbon and Nitrogen Dynamics
Établissements canadiensCanadian Food Inspection AgencyAgriculture and Agri-Food Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSoil pHSoil waterAlkali soilAgronomyNutrientOperational taxonomic unitManureDiversity indexChemistrySpecies richnessBiologyEcologyBacteria16S ribosomal RNA

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Application of chemical fertilizer or manure can affect soil microorganisms directly by supplying nutrients and indirectly by altering soil pH. However, it remains uncertain which effect mostly shapes microbial community structure. We determined soil bacterial diversity and community structure by 454 pyrosequencing the V1-V3 regions of 16S rRNA genes after 7-years (2007-2014) of applying chemical nitrogen, phosphorus and potassium (NPK) fertilizers, composted manure or their combination to acidic (pH 5.8), near-neutral (pH 6.8) or alkaline (pH 8.4) Eutric Regosol soil in a maize-vegetable rotation in southwest China. In alkaline soil, nutrient sources did not affect bacterial Operational Taxonomic Unit (OTU) richness or Shannon diversity index, despite higher available N, P, K, and soil organic carbon in fertilized than in unfertilized soil. In contrast, bacterial OTU richness and Shannon diversity index were significantly lower in acidic and near-neutral soils under NPK than under manure or their combination, which corresponded with changes in soil pH. Permutational multivariate analysis of variance showed that bacterial community structure was significantly affected across these three soils, but the PCoA ordination patterns indicated the effect was less distinct among nutrient sources in alkaline than in acidic and near-neural soils. Distance-based redundancy analysis showed that bacterial community structures were significantly altered by soil pH in acidic and near-neutral soils, but not by any soil chemical properties in alkaline soil. The relative abundance (%) of most bacterial phyla was higher in near-neutral than in acidic or alkaline soils. The most dominant phyla were Proteobacteria (24.6%), Actinobacteria (19.7%), Chloroflexi (15.3%) and Acidobacteria (12.6%); the medium dominant phyla were Bacterioidetes (5.3%), Planctomycetes (4.8%), Gemmatimonadetes (4.5%), Firmicutes (3.4%), Cyanobacteria (2.1%), Nitrospirae (1.8%), and candidate division TM7 (1.0%); the least abundant phyla were Verrucomicrobia (0.7%), Armatimonadetes (0.6%), candidate division WS3 (0.4%) and Fibrobacteres (0.3%). In addition, Cyanobacteria and candidate division TM7 were more abundant in acidic soil, whereas Gemmatimonadetes, Nitrospirae and candidate division WS3 were more abundant in alkaline soil. We conclude that after 7-years of fertilization, soil bacterial diversity and community structure were shaped more by changes in soil pH rather than the direct effect of nutrient addition.

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,553
Score d'incertitude au seuil0,290

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,010
Tête enseignante GPT0,212
Écart entre enseignants0,201 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle