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Enregistrement W2739958937 · doi:10.1111/gcb.13853

Peaks of in situ N<sub>2</sub>O emissions are influenced by N<sub>2</sub>O‐producing and reducing microbial communities across arable soils

2017· article· en· W2739958937 sur OpenAlexaff
Luiz A. Domeignoz‐Horta, Laurent Philippot, Céline Peyrard, David Bru, Marie‐Christine Breuil, Florian Bizouard, Éric Justes, Bruno Mary, Joël Léonard, Aymé Spor

Notice bibliographique

RevueGlobal Change Biology · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueMicrobial Community Ecology and Physiology
Établissements canadiensImpact
Organismes subventionnairesDirectorate for Biological SciencesAgence de l'Environnement et de la Maîtrise de l'EnergieEuropean CommissionRoyal Society
Mots-clésDenitrificationGreenhouse gasNitrous oxideArable landSoil waterEnvironmental scienceAbiotic componentNitrous-oxide reductaseEnvironmental chemistryNitrogen cycleNitrificationAgricultureAgronomyEcologyNitrogenBiologyChemistryDenitrifying bacteriaSoil science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Agriculture is the main source of terrestrial N 2 O emissions, a potent greenhouse gas and the main cause of ozone depletion. The reduction of N 2 O into N 2 by microorganisms carrying the nitrous oxide reductase gene ( nosZ ) is the only known biological process eliminating this greenhouse gas. Recent studies showed that a previously unknown clade of N 2 O‐reducers ( nos Z II ) was related to the potential capacity of the soil to act as a N 2 O sink. However, little is known about how this group responds to different agricultural practices. Here, we investigated how N 2 O‐producers and N 2 O‐reducers were affected by agricultural practices across a range of cropping systems in order to evaluate the consequences for N 2 O emissions. The abundance of both ammonia‐oxidizers and denitrifiers was quantified by real‐time qPCR , and the diversity of nosZ clades was determined by 454 pyrosequencing. Denitrification and nitrification potential activities as well as in situ N 2 O emissions were also assessed. Overall, greatest differences in microbial activity, diversity, and abundance were observed between sites rather than between agricultural practices at each site. To better understand the contribution of abiotic and biotic factors to the in situ N 2 O emissions, we subdivided more than 59,000 field measurements into fractions from low to high rates. We found that the low N 2 O emission rates were mainly explained by variation in soil properties (up to 59%), while the high rates were explained by variation in abundance and diversity of microbial communities (up to 68%). Notably, the diversity of the nos Z II clade but not of the nos Z I clade was important to explain the variation of in situ N 2 O emissions. Altogether, these results lay the foundation for a better understanding of the response of N 2 O‐reducing bacteria to agricultural practices and how it may ultimately affect N 2 O emissions.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
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 enseignants0,577
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,002
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 Opus0,029
Tête enseignante GPT0,281
Écart entre enseignants0,252 · 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

Citations164
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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