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Enregistrement W2736646997 · doi:10.5376/mmr.2017.07.0001

Effect of the Leaf Litter of Transgenic <i>Populus Simonii P. nigra</i> on the Soil Microbial Community and Horizontal Transfer Possibility of the Foreign Gene

2017· article· en· W2736646997 sur OpenAlexvenueno aff
Mugen Peng, Syed Sadaqat Shah, Qiuyu Wang, Fanjuan Meng

Notice bibliographique

RevueMolecular Microbiology Research · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueAnimal Genetics and Reproduction
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBiologyTransgenePlant litterLitterGene transferBotanyAgronomyGeneHorticultureGeneticsEcologyEcosystem

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

To study the potential influence of transgenic  Populus simonii×P. nigra  on the soil microbial community composition and horizontal exogenous gene transfer, fresh transgenic leaves were treated in broadleaf and coniferous forest soil for 6 months in the laboratory. The results showed that DNA fragments of the target and marker genes were completely degraded before 120 days. The dominant colony is the bacterium whose number is much more than that of other microbes under the same treatment. The number of cultivable bacteria treated by transgenic litters was significantly higher than the number treated by non-transgenic litters in selective medium with kanamycin. The target gene in the entophytic and soil bacteria, with 1.92% and 3.08% PCR-positive results, was found only in broadleaf forest soil. This result showed a certain possibility of horizontal gene transfer from the transgenic poplar to soil bacteria.

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 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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,014
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,003
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,019
Tête enseignante GPT0,286
Écart entre enseignants0,267 · 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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2017
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