Four decades of soil water stress history together with host genotype constrain the response of the wheat microbiome to soil moisture
Notice bibliographique
Résumé
There is little understanding about how soil water stress history and host genotype influence the response of wheat-associated microbiome under short-term decreases in soil moisture. To address this, we investigated how plant breeding history (four wheat genotypes; two with recognized drought resistance and two without) and soil water stress history (same wheat field soil from Saskatchewan with contrasting long-term irrigation) independently or interactively influenced the response of the rhizosphere, root and leaf bacterial and fungal microbiota to short-term decreases in soil water content (SWC). We used amplicon sequencing (16S rRNA gene for bacteria and ITS region for fungi) to characterize the wheat microbiome. Fungal and bacterial communities responses to short-term decreases in SWC were mainly constrained by soil water stress history, with some smaller, but significant influence of plant genotype. One exception was the leaf-associated fungal communities, for which the largest constraint was genotype, resulting in a clear differentiation of the communities based on the genotype's sensitivity to water stress. Our results clearly indicate that soil legacy does not only affect the response to water stress of the microbes inhabiting the soil, but also of the microorganisms more closely associated with the plant tissues, and even of the plant itself.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».