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Enregistrement W3092100559 · doi:10.1139/cjm-2020-0300

Long-term nitrogen fertilization shaped the <i>nifH</i>, <i>nirK</i>, and <i>nosZ</i> gene community patterns in red paddy soil in south China

2020· article· en· W3092100559 sur OpenAlexvenueno aff
Cunzhi Zhang, Kaixun Cao, Yue Li, Juan Zhao, Wentao Peng, Hui Cao, Xin Xiao

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Microbiology · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueSoil Carbon and Nitrogen Dynamics
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésDiazotrophBiologyBradyrhizobiumProteobacteriaBotanyNitrogen fixationAcidobacteriaBradyrhizobium japonicumGeneSymbiosisBacteriaGeneticsRhizobiaceae

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

To understand the diversities of diazotrophs and denitrifiers in red paddy soil under long-term fertilization conditions, nifH, nirK, and nosZ libraries were constructed by PCR–RFLP. nirK gene diversity proved to be lower than that of nosZ and nifH, and nirK and nosZ genes were more sensitive to different fertilization treatments than the nifH gene was. The 3 libraries were dominated by diverse microbes, including the Alpha, Beta, Gamma, and Delta subclasses of the Proteobacteria. Long-term addition of urea with straw mulch and azophoska increased the abundance of nonsymbiotic diazotrophs, which indicated that nonsymbiotic diazotrophs were responsible for the majority of the nitrogen-fixing ability in paddy soil. In addition, a potential link between nifH and nosZ was found due to the existence of nitrogen fixers, such as Bradyrhizobium and Ralstonia, in the nosZ library. The main chemical factors affecting the 3 genes were identified: pH was the most important factor of the nifH community; the nirK gene was more affected by pH and organic matter; available potassium and the carbon-to-nitrogen ratio significantly influenced the community structure of the nosZ gene.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,028
Score d'incertitude au seuil0,055

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,019
Tête enseignante GPT0,194
Écart entre enseignants0,175 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations16
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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