Microbial indicators are better predictors of wheat yield and quality than N fertilization
Notice bibliographique
Résumé
In view of their key roles in many soil- and plant-related processes, we hypothesized that soil microorganisms could play a larger role in determining wheat baking quality than nitrogen fertilization. A field experiment was conducted under bread wheat production conditions, where different fertilization treatments, ranging from 0-120 kg/ha NH4NO3, were applied. Soil samples were taken in May, June and July. Functional genes in the nitrogen cycle were quantified and amplicons of the 16S rRNA gene and the ITS region were sequenced. Wheat yields were measured, and the grain baking quality was analysed for each plot. Fertilisation did not significantly influence the yields and the grain quality. Many bacterial and fungal Amplicon Sequence Variants showed significant positive or negative correlations with yield and grain baking quality parameters. Among the functional gene quantified, the archaeal amoA showed strong negative correlations with the wheat yields and many grain and flour quality parameters. Regression models were able to explain up to 81% of the variability in grain quality based on the microbial data from the May sampling. A better understanding of the microbiology of wheat fields could lead to an optimized management of the N fertilization to maximize yields and grain quality.
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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) | 0,001 | 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 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 ».