Conditioning the soil microbiome through plant–soil feedbacks suppresses an aboveground insect pest
Notice bibliographique
Résumé
Soils and their microbiomes are now recognized as key components of plant health, but how to steer those microbiomes to obtain their beneficial functions is still unknown. Here, we assess whether plant-soil feedbacks can be applied in a crop system to shape soil microbiomes that suppress herbivorous insects in above-ground tissues. We used four grass and four forb species to condition living soil. Then we inoculated those soil microbiomes into sterilized soil and grew chrysanthemum as a focal plant. We evaluated the soil microbiome in the inocula and after chrysanthemum growth, as well as plant and herbivore parameters. We show that inocula and inoculated soil in which a focal plant had grown harbor remarkably different microbiomes, with the focal plant exerting a strong negative effect on fungi, especially arbuscular mycorrhizal fungi. Soil inoculation consistently induced resistance against the thrips Frankliniella occidentalis, but not against the mite Tetranychus urticae, when compared with sterilized soil. Additionally, plant species shaped distinct microbiomes that had different effects on thrips, chlorogenic acid concentrations in leaves and plant growth. This study provides a proof-of-concept that the plant-soil feedback concept can be applied to steer soil microbiomes with the goal of inducing resistance above ground against herbivorous insects.
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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 ».