Soil inoculation alters the endosphere microbiome of chrysanthemum roots and leaves
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Aims This study examines how inoculation with live soil influences the assembly of the endosphere microbiome of leaves and roots of chrysanthemum. Methods Sterilized soil was inoculated with 10% soil in which grasses had grown. Chrysanthemum was planted in these soils and control plants were grown in 100% sterilized soil. All plants were exposed to thrips, and leaves and roots were collected from inoculated and control plants that experienced high and low thrips damage. DNA was extracted and the bacterial and fungal community inside roots and leaves was determined using Illumina sequencing. Results Inoculation increased bacterial diversity in root but not in leaf tissues. The endosphere of both roots and leaves was dominated by Pseudomonadaceae. In leaves, the relative abundance of Pseudomonadaceae was higher in inoculated than in control plants, whereas this was opposite in roots. Leaves contained more rare bacterial families than roots. The number of fungal reads was very low and the endopshere did not differ between plants with high or low thrips damage. Conclusions Bacterial communities inside chrysanthemum root and leaf tissues differ considerably. Soil inoculation with entire microbiomes can be used to change root and foliar bacterial microbiomes and this is particularly effective in root tissues.
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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 ».