Analyses of artificial morel soil bacterial community structure and mineral element contents in ascocarp and the cultivated soil
Notice bibliographique
Résumé
This study explored the differences among various artificial morel cultivations as well as the factors that influence these differences, including soil bacterial community structure, yield, and mineral element contents of ascocarp and the cultivated soil. High-throughput sequencing results revealed that the dominant bacterial phyla in all the samples, including Proteobacteria, Acidobacteria, Chloroflexi, Bacteroides, and Gemmatimonadetes, were found not only in morel soils (experimental group) but also in wheat soil (control group); the highest richness and diversity in the soil bacteria were observed during the primordial differentiation stage. The M6 group exhibited the highest yield (271.8 g/m 2 ) and had an unexpectedly high proportion of Pseudomonas (25.30%) during the primordial differentiation stage, which was 1.77∼194.62 times more than the proportion of Pseudomonas in other samples. Pseudomonas may influence the growth of morel. The mineral element contents of the different soil groups and the ascocarp were determined by electrothermal digestion and inductively coupled plasma mass spectrometry. The results revealed that morel had high enrichment effects on phosphorus (P, bioconcentration factor = 16.83), potassium (K, 2.18), boron (B, 1.47), zinc (Zn, 1.36), copper (Cu, 1.15), and selenium (Se, 2.27). P levels were the highest followed by Se and K, and the mineral element contents in ascocarp were positively correlated with the soil element contents.
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 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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».