Evaluation of bacterial and fungal diversity in a long-term spring wheat – field pea rotation field under different tillage practices
Notice bibliographique
Résumé
Soil management practices have the potential to modify the diversity and function of microbes in agricultural fields. The aim of this study was to investigate bacterial and fungal diversity in a 15 yr wheat–pea rotation tillage experiment. The treatments included conventional tillage with stubble removed, no-till with stubble removed, no-till with stubble retained (NTS), and conventional tillage with stubble incorporated. Illumina high-throughput sequencing platform was employed to sequence bacteria 16S rRNA (V3V4) and fungi internal transcribed spacer (ITS2) region genes in 0–10 cm and 10–30 cm of soil sampled. The dominant bacterial and fungal phyla identified at 97% similarity cutoff across both depths of treatments were Proteobacteria (26.3%), Actinobacteria (25.1%), Acidobacteria (15.0%), Gemmatimonadetes (8.8%), Ascomycota (85.8%), and Basidiomycota (8.0%). NTS had significantly (p < 0.05) higher microbial diversity indices, total organic carbon, soil microbial biomass carbon and nitrogen, NO3-N, and NH4-N at 0–10 cm depth. Tillage and stubble effects had a significant correlation with some phyla such as Proteobacteria, Actinobacteria, Gemmatimonadetes, JL-ETNP-Z39, Nitrospirae, Chloroflexi, Firmicutes, and other identified and unidentified minor microbial phyla. No-till and residue retention practices influenced fungal and bacterial species diversity through improved soil chemical properties, which have potential to affect the habitat and activity of soil microbes. Therefore, no-till and stubble retention could improve soil quality and promote sustainable agriculture in the rainfed Loess Plateau.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 ».