Manure application increased denitrifying gene abundance in a drip-irrigated cotton field
Notice bibliographique
Résumé
Application of inorganic nitrogen (N) fertilizer and manure can increase nitrous oxide (N 2 O) emissions. We tested the hypothesis that increased N 2 O flux from soils amended with manure reflects a change in bacterial community structure and, specifically, an increase in the number of denitrifiers. To test this hypothesis, a field experiment was conducted in a drip-irrigated cotton field in an arid region of northwestern China. Treatments included plots that were not amended (Control), and plots amended with urea (Urea), animal manure (Manure) and a 50/50 mix of urea and manure (U+M). Manure was broadcast-incorporated into the soil before seeding while urea was split-applied with drip irrigation (fertigation) over the growing season. The addition treatments did not, as assessed by nextgen sequencing of PCR-amplicons generated from rRNA genes in soil, affect the alpha diversity of bacterial communities but did change the beta diversity. Compared to the Control, the addition of manure (U+M and Manure) significantly increased the abundance of genes associated with nitrate reduction ( narG ) and denitrfication ( nirK and nosZ ). Manure addition (U+M and Manure) did not affect the nitrifying enzyme activity (NEA) of soil but resulted in 39–59 times greater denitrifying enzyme activity (DEA). In contrast, urea application had no impact on the abundances of nitrifier and denitrifier genes, DEA and NEA; likely due to a limitation of C availability. DEA was highly correlated ( r = 0.70–0.84, P < 0.01) with the abundance of genes narG , nirK and nosZ . An increase in the abundance of these functional genes was further correlated with soil NO 3 − , dissolved organic carbon, total C, and total N concentrations, and soil C:N ratio. These results demonstrated a positive relationship between the abundances of denitrifying functional genes ( narG , nirK and nosZ ) and denitrification potential, suggesting that manure application increased N 2 O emission by increasing denitrification and the population of bacteria that mediated that process.
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 enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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 tête enseignante, 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 ».