Corn microbial diversity and its relationship to yield
Notice bibliographique
Résumé
This study aimed to identify possible relationships between corn (Zea mays L.) productivity and its endosphere microbial community. Any insights would be used to develop testable hypotheses at the farm level. Sap was collected from 14 fields in 2014 and 10 fields in 2017, with a yield range of 10.1 to 21.7 tonnes per hectare (t/ha). The microbial sap communities were analyzed using terminal restriction fragment length polymorphism (TRFLP) and identified using an internal pure culture reference database and BLAST. This technique is rapid and inexpensive and is suitable for use at the grower level. Diversity, richness, and normalized abundances of each bacterial population in corn sap samples were evaluated to link the microbiome of a specific field to its yield. A negative trend was observed (r = –0.60), with higher-yielding fields having lower terminal restriction fragment (TRF) richness. A partial least square regression analysis of TRF intensity and binary data from 2014 identified 10 TRFs (bacterial genera) that positively, or negatively, correlated with corn yields, when either absent or present at certain levels or ratios. Using these observations, a model was developed that accommodated criteria for each of the 10 microbes and assigned a score for each field out of 10. Data collected in 2014 showed that sites with higher model scores were highly correlated with larger yields (r = 0.83). This correlation was also seen when the 2017 data set was used (r = 0.87). We were able to conclude that a positive significant effect was seen with the model score and yield (adjusted R2 = 0.67, F[1,22] = 46.7, p < 0.001) when combining 2014 and 2017 data. The results of this study are being expanded to identify the key microbes in the corn sap community that potentially impact corn yield, regardless of corn variety, geographic factors, or edaphic factors.
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 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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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 ».