Introducing key microbes from high productive soil transforms native soil microbial community of low productive soil
Notice bibliographique
Résumé
This study aimed to understand the changes in rhizosphere microbial structure and diversity of an average corn yielding field site soil with the introduced microbial candidates from a high-yielding site. Soils used in this study were from two growers' fields located in Dunnville, Ontario, Canada, where one of the farms has an exceptional high corn yield (G-site soil; ca 20 tons/acre) and the other yields an average crop (H-site soil; 12 tons/acre) (8 years of unpublished A & L data). In growth room experiments using wheat as the indicator crop, calcium alginate beads with microbes composed of Azospirillum lipoferum, Rhizobium leguminosarum, Burkholderia ambifaria, Burkholderia graminis, Burkholderia vietnamiensis, Pseudomonas lurida, Exiguobacterium acetylicum, Kosakonia cowanii, and Paenibacillus polymyxa was introduced into the soil at planting to the average-yielding soil. These bacteria had been isolated from the high-yielding farm soil. Among the nine microbial candidates tested, three (P. polymyxa, E. acetylicum and K. cowanii) significantly impacted the plant health and biometrics in addition to microbial richness and diversity, where the microbial profile became very similar to the high productive G-site soil. One hundred and forty-two bacterial terminal restriction fragments (TRFs) were involved in the community shift and 48 of them showed significant correlation to several interacting soil factors. This study indicates the potential of shifting microbial profiles of average-yielding soils by introducing key candidates from highly productive soils to increase biological soil health.
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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) | 0,001 | 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 ».