Expression of N‐cycling genes of root microbiomes provides insights for sustaining oilseed crop production
Notice bibliographique
Résumé
Summary Agricultural production is dependent on inputs of nitrogen (N) whose cycle relies on soil and crop microbiomes. Crop diversification has increased productivity; however, its impact on the expression of microbial genes involved in N‐cycling pathways remains unknown. Here, we assessed N‐cycling gene expression patterns in the root and rhizosphere microbiomes of five oilseed crops as influenced by three 2‐year crop rotations. The first phase consisted of fallow, lentil or wheat, and the second phase consisted of one of five oilseed crops. Expression of bacterial amoA , nirK and nirS genes showed that the microbiome of Ethiopian mustard had the lowest and that of camelina the highest potential for N loss. A preceding rotation phase of lentil significantly increased the expression of nifH gene by 23% compared with wheat and improved nxrA gene expression by 51% with chemical fallow in the following oilseed crops respectively. Lentil substantially increased biological N 2 fixation and reduced denitrification in the following oilseed crops. Our results also revealed that most N‐cycling gene transcripts are more abundant in the microbiomes associated with roots than with the rhizosphere. The outcome of our investigation brings a new level of understanding on how crop diversification and rotation sequences are related to N‐cycling in annual cropping systems.
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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) | 0,000 | 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 ».