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Enregistrement W2921812364 · doi:10.3389/fmicb.2019.00421

Succession of Composition and Function of Soil Bacterial Communities During Key Rice Growth Stages

2019· article· en· W2921812364 sur OpenAlexaff
Wenhui Wang, Xue Luo, Chen Yang, Xianfeng Ye, Hui Wang, Zhe Cao, Wei Ran, Zhongli Cui

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Microbiology · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueMicrobial Community Ecology and Physiology
Établissements canadiensUniversity of Saskatchewan
Organismes subventionnairesNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésEcological successionRipeningBiologyAgronomyStrawMicrobial population biologyManureFertilizerEcologyBotanyBacteria

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Elucidating the succession of soil microbial communities and microbial functions at key plant growth stages is a major goal of microbial ecology research. In this study, we investigated the succession of soil bacteria during four fertilizer treatments (control, NPK, NPK + pig manure and NPK + straw) and at three crucial rice growth stages (tillering, heading and ripening) in paddy soil from a rice-wheat cropping system over a 10-year period. The results showed that the bacterial community and function composition of the control treatment was significantly different from that of the other treatments with NPK fertilizers, and S1 from others stages (ANOSIM, p < 0.05). The application of pig manure could reduce the effects of applying NPK fertilizers on bacterial communities in heading and ripening stages, but the effects of straw returning is not obvious. Variance partitioning analyses (VPA) suggested that pH, OM, and AK appeared to be key factors responsible for the microbial community changes observed in all the treatments or stages. The correlation results showed the bacterial families different between S1 and other stages such as Micromonosporaceae, Nocardioidaceae, Gaiellaceae and Anaerolineaceae etc., were correlated with bacterial KEGG metabolic pathways. In addition, the topological of the soil bacterial community network with more nodes, links and higher Maximal degree at the heading stage and maintained relatively similar topological structures at the heading and ripening stages. However, the topological of the functional networks at the ripening stage were a small yet complicated co-occurring network with 209 nodes, 789 links, higher Average connectivity (avgK) and Maximal degree. These results suggest an obvious succession of soil bacteria and bacterial function at the key rice growth stages, but the topological of functional network structure of bacteria changes a little in the early and middle stages of rice, while its changes significantly in the ripening stage of rice growth.

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)0,000
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 enseignants0,572
Score d'incertitude au seuil0,835

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,004
Tête enseignante GPT0,183
Écart entre enseignants0,178 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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

Citations53
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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