Profiles of wheat rhizobacterial communities in response to repeated glyphosate applications, crop rotation, and tillage
Notice bibliographique
Résumé
Due to widespread adoption of no-till management and use of glyphosate-resistant transgenic crops, glyphosate is the most widely used herbicide worldwide. However, its effect on soil microbial communities is inconsistent. We studied the effects of glyphosate, tillage, and crop rotation on the diversity and composition of soil bacterial communities in wheat (Triticum turgidum var. durum Desf.) rhizosphere after 6 and 7 yr of glyphosate applications. In a 2 × 2 × 2 factorial design, there were two crop rotation treatments: continuous wheat (W–W) and wheat in rotation with field pea (Pisum sativum L.) (P–W); two tillage treatments: minimum tillage (MT) and no-till (NT); and two glyphosate treatments: no application or pre-seeding application at the recommended rate. None of the treatments affected wheat rhizobacterial α-diversity or the relative abundances of most bacterial groups. The most abundant phyla were Proteobacteria (25.1% relative abundance), Actinobacteria (21.7%), Acidobacteria (8.7%), Bacteroidetes (5.9%), Firmicutes (1.4%), Armatimonadetes (1.3%), and Verrucomicrobia (1.2%). Glyphosate reduced the relative abundance of Alphaproteobacteria in W–W rotation but increased it in P–W rotation, and it reduced the relative abundance of Opitutus spp. The W–W rotation had greater relative abundances of the classes Bacilli (Firmicutes) and Gammaproteobacteria, and genera Bacillus and Opitutus (Verrucomicrobia), than the P–W rotation. Compared with MT, NT increased the relative abundance of the phylum candidate division WPS-1, but it reduced that of Phenylobacterium spp. in W–W rotation. These treatment effects probably had implications for soil functioning, including nutrient cycling and biological disease/pest control.
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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 | 0,000 | 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 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 ».