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Enregistrement W2804394752 · doi:10.3389/fmicb.2018.01188

Canola Root–Associated Microbiomes in the Canadian Prairies

2018· article· en· W2804394752 sur OpenAlex
Chih-Ying Lay, Terrence H. Bell, Chantal Hamel, K. Neil Harker, Ramona M. Mohr, Charles W. Greer, Étienne Yergeau, Marc St‐Arnaud

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.
fundUn bailleur canadien est enregistré sur le travail.
aboutLe titre ou le résumé porte un signal canadien du lexique géographique.

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Microbiology · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiquePlant-Microbe Interactions and Immunity
Établissements canadiensNational Research Council CanadaAgriculture and Agri-Food CanadaUniversité de MontréalInstitut National de la Recherche ScientifiqueEspace pour la vie
Organismes subventionnairesAgriculture and Agri-Food Canada
Mots-clésCanolaMicrobiomeBiologyAgronomyBiotechnologyBioinformatics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Canola is one of the most economically important crops in Canada, and the root and rhizosphere microbiomes of a canola plant likely impact its growth and nutrient uptake. The aim of this study was to determine whether canola has a core root microbiome (i.e. set of microbes that are consistently selected in the root environment), and whether this is distinct from the core microbiomes of other crops that are commonly grown in the Canadian Prairies, pea and wheat. We also assessed whether selected agronomic treatments can modify the canola microbiome, and whether this was associated to enhanced yield. We used a field experiment with a randomized complete block design, which was repeated at three locations across the canola-growing zone of Canada. Roots and rhizosphere soil were harvested at the flowering stage of canola. We separately isolated total extractable DNA from plant roots and from adjacent rhizosphere soil, and constructed MiSeq amplicon libraries for each of 60 samples, targeting bacterial and archaeal 16S rRNA genes and the fungal ITS region. We determined that the microbiome of the roots and rhizosphere of canola was consistently different from those of wheat and pea. These microbiomes comprise several putative plant-growth-promoting rhizobacteria, including Amycolatopsis sp., Serratia proteamaculans, Pedobacter sp., Arthrobacter sp., Stenotrophomonas sp., Fusarium merismoides, and Fusicolla sp., which correlated positively with canola yield. Crop species had a significant influence on bacterial and fungal assemblages, especially within the roots, while higher nutrient input or seeding density did not significantly alter the global composition of bacterial, fungal, or archaeal assemblages associated with canola roots. However, the relative abundance of Olpidium brassicae, a known pathogen of members of the Brassicaceae, was significantly reduced in the roots of canola planted at higher seeding density. Our results suggest that seeding density and plant nutrition management modified the abundance of other bacterial and fungal taxa forming the core microbiomes of canola that are expected to impact crop growth. This work helps us to understand the microbial assemblages associated with canola grown under common agronomic practices and indicates microorganisms that can potentially benefit or reduce the yield of canola.

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: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,682
Score d'incertitude au seuil0,700

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,208
Écart entre enseignants0,197 · 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