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Enregistrement W3094483928 · doi:10.7717/peerj.10109

Vegetation drives the structure of active microbial communities on an acidogenic mine tailings deposit

2020· article· en· W3094483928 sur OpenAlexafffund
Vanessa Gagnon, Michaël Rodrigue-Morin, Julien Tremblay, Jessica Wasserscheid, Julie Champagne, Jean‐Philippe Bellenger, Charles W. Greer, Sébastien Roy

Notice bibliographique

RevuePeerJ · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueMycorrhizal Fungi and Plant Interactions
Établissements canadiensNational Research Council CanadaUniversité de Sherbrooke
Organismes subventionnairesFonds de recherche du Québec – Nature et technologiesNational Research Council Canada
Mots-clésTailingsEdaphicRhizosphereVegetation (pathology)EcologyEcological successionChronosequenceMicrobial population biologyBiologyPlant communityOrdinationEnvironmental scienceSoil waterChemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Plant-microbe associations are increasingly recognized as an inextricable part of plant biology and biogeochemistry. Microbes play an essential role in the survival and development of plants, allowing them to thrive in diverse environments. The composition of the rhizosphere soil microbial communities is largely influenced by edaphic conditions and plant species. In order to decipher how environmental conditions on a mine site can influence the dynamics of microbial communities, we characterized the rhizosphere soil microbial communities associated with paper birch, speckled alder, and spruce that had naturally colonized an acidogenic mine tailings deposit containing heavy metals. The study site, which had been largely undisturbed for five decades, had highly variable vegetation density; with some areas remaining almost barren, and others having a few stands or large thickets of mature trees. Using Illumina sequencing and ordination analyses (redundancy analysis and principal coordinate analysis), our study showed that soil bacterial and fungal community structures correlated mainly with vegetation density, and plant species. Tailings without any vegetation were the most different in bacterial community structure, compared to all other areas on the mine site, as well as an adjacent natural forest (comparison plot). The bacterial genera Acidiferrobacter and Leptospirillum were more abundant in tailings without vegetation than in any of the other sites, while Bradyrhizobium sp. were more abundant in areas of the tailings deposit having higher vegetation density. Frankia sp. is equally represented in each of the vegetation densities and Pseudomonas sp. present a greater relative abundance in boreal forest. Furthermore, alder rhizosphere showed a greater relative abundance of Bradyrhizobium sp. (in comparison with birch and spruce) as well as Haliangium sp. (in comparison with birch). In contrast, fungal community structures were similar across the tailings deposit regardless of vegetation density, showing a greater relative abundance of Hypocrea sp. Tailings deposit fungal communities were distinct from those found in boreal forest soils. Alder rhizosphere had greater relative abundances of Hypocrea sp. and Thelephora sp., while birch rhizosphere were more often associated with Mollisia sp. Our results indicate that, with increasing vegetation density on the mine site, the bacterial communities associated with the individual deciduous or coniferous species studied were increasingly similar to the bacterial communities found in the adjacent forest. In order to properly assess and restore disturbed sites, it is important to characterize and understand the plant-microbe associations that occur since they likely improve plant fitness in these harsh environments.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,062
Score d'incertitude au seuil0,713

Scores Codex et Gemma par catégorie

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)0,0010,000

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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,213
Écart entre enseignants0,197 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations25
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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