Stimulated saprotrophic fungi in arable soil extend their activity to the rhizosphere and root microbiomes of crop seedlings
Notice bibliographique
Résumé
Summary Saprotrophic fungi play an important role in ecosystem functioning and plant performance, but their abundance in intensively managed arable soils is low. Saprotrophic fungal biomass in arable soils can be enhanced with amendments of cellulose‐rich materials. Here, we examined if sawdust‐stimulated saprotrophic fungi extend their activity to the rhizosphere of crop seedlings and influence the composition and activity of other rhizosphere and root inhabitants. After growing carrot seedlings in sawdust‐amended arable soil, we determined fungal and bacterial biomass and community structure in roots, rhizosphere and soil. Utilization of root exudates was assessed by stable isotope probing (SIP) following 13 CO 2 ‐pulse‐labelling of seedlings. This was combined with analysis of lipid fatty acids (PLFA/NLFA‐SIP) and nucleic acids (DNA‐SIP). Sawdust‐stimulated Sordariomycetes colonized the seedling's rhizosphere and roots and actively consumed root exudates. This did not reduce the abundance and activity of bacteria, yet higher proportions of α‐Proteobacteria and Bacteroidia were seen. Biomass and activity of mycorrhizal fungi increased with sawdust amendments, whereas exudate consumption and root colonization by functional groups containing plant pathogens did not change. Sawdust amendment of arable soil enhanced abundance and exudate‐consuming activity of saprotrophic fungi in the rhizosphere of crop seedlings and promoted potential beneficial microbial groups in root‐associated microbiomes.
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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) | 0,003 | 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 ».