Deciphering the Rhizosphere and Geocaulosphere Microbiomes of Potato Following Inoculation with the Biocontrol Agent <i>Pseudomonas fluorescens</i> Strain LBUM223
Notice bibliographique
Résumé
The phenazine-1-carboxylic acid (PCA)-producing Pseudomonas fluorescens strain LBUM223 shows biocontrol potential against Streptomyces scabies, which causes common scab of potato. To better characterize the impact of inoculating this specific biocontrol agent under field conditions, the microbiomes of the rhizosphere and the geocaulosphere of potato plants were characterized using next-generation sequencing. A single initial application or biweekly applications of LBUM223 were performed up to 11 weeks after planting. Rhizosphere and geocaulosphere soils (when potato tubers were produced) were sampled every 2 weeks. Following soil DNA extractions, 16S rRNA gene amplification and sequencing were performed using the Illumina MiSeq technology. The QIIME pipeline was used for data analyses. Results were generated from 45 rhizosphere and 27 geocaulosphere samples, for which 63,502 and 44,469 different operational taxonomical units were observed. Diversity comparisons between both datasets were performed. To our knowledge, this is the first time that the geocaulosphere microbiome is characterized and compared with the rhizosphere microbiome following inoculation with a specific microorganism. Eleven phyla accounted for 95% of the diversity, with Actinobacteria, Proteobacteria, Chloroflexi, and Acidobacteria being the most abundant ones. Overall, the results obtained suggest that P. fluorescens strain LBUM223 does not significantly alter the autochthonous rhizosphere nor geocaulosphere microbiomes.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 ».