Functional potential differences between <i>Firmicutes</i> and <i>Proteobacteria</i> in response to manure amendment in a reclaimed soil
Notice bibliographique
Résumé
Manure amendment generally bolsters soil organisms but not all bacteria equally. To understand why different taxa respond differently, we used shotgun metagenomic approaches to profile functional potentials and correlate them with taxon abundances. A soil originally unproductive was reclaimed using commercial manure and finally became productive. The abundance of Firmicutes in the soil decreased, whereas that of Bacteroidetes and Proteobacteria increased after manure addition. Thirty-nine KEGG modules were significantly different across fertilizer treatments. These modules were mainly associated with the phosphoenolpyruvate-dependent phosphotransferase system (PTS), ATP-binding cassette (ABC) transporters, and two-component signal transduction systems. The Proteobacteria and Firmicutes mainly contributed to these modules. Correlation between the abundances of phyla and orthologs showed two distinctive patterns. One linked the Firmicutes to cell wall biosynthesis, PTS, and ABC transporters, and the other linked the Betaproteobacteria, Bacteroidetes, and Verrucomicrobia to lipopolysaccharide biosynthesis, bacterial motility, and carbon metabolism. Correlation between the abundances of phyla and Carbohydrate-Active Enzyme Database families also showed two distinctive patterns, one of them linking the Betaproteobacteria, Bacteroidetes, and Verrucomicrobia to very high abundances of glycosyltransferases and glycoside hydrolases. Overall, the Proteobacteria and Firmicutes were main drivers of functional potential differences across fertilizer treatments. The Firmicutes were enriched with genes associated with cell wall biosynthesis and membrane transports, while Proteobacteria with lipopolysaccharide biosynthesis and carbohydrate metabolism, which supports our hypothesis that the Firmicutes have a lower potential for utilizing manure-derived carbohydrates, while Proteobacteria have a higher potential. This explains why the Proteobacteria and Firmicutes responded to manure differently.
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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 | 0,001 | 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 ».