A commercial seaweed extract structured microbial communities associated with tomato and pepper roots and significantly increased crop yield
Notice bibliographique
Résumé
Seaweeds have been used as a source of natural fertilizer and biostimulant in agriculture for centuries. However, their effects on soil and crop root microbiota remain unclear. Here, we used a commercially available Ascophyllum nodosum extract (ANE) to test its effect on bacterial and fungal communities of rhizospheric soils and roots of pepper and tomato plants in greenhouse trials. Two independent trials were conducted in a split-block design. We used amplicon sequencing targeting fungal ITS and bacterial 16S rRNA gene to determine microbial community structure changes. We find that productivity parameters of root, shoot and fruit biomass were positively and significantly influenced by the ANE amendment. In addition, a-diversity differed significantly between amended and control plants, but only in some of the experimental conditions. Species composition among sites (b-diversity) differed according to the amendment treatment in all four communities (fungal-root, fungal-soil, bacterial-root and bacterial-soil). Finally, we identified a number of candidate taxa most strongly correlated with crop yield increases. Further studies on isolation and characterization of these microbial taxa linked to the application of liquid seaweed extract may help to enhance crop yield in sustainable agro-ecosystems.
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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 ».