Phytate and Microbial Suspension Amendments Increased Soybean Growth and Shifted Microbial Community Structure
Notice bibliographique
Résumé
Phytate represents an organic pool of phosphorus in soil that requires hydrolysis by phytase enzymes produced by microorganisms prior to its bioavailability by plants. We tested the ability of a microbial suspension made from an old growth maple forest’s undisturbed soil to mineralize phytate in a greenhouse trial on soybean plants inoculated or non-inoculated with the suspension. MiSeq Amplicon sequencing targeting bacterial 16S rRNA gene and fungal ITS was performed to assess microbial community changes following treatments. Our results showed that soybean nodulation and shoot dry weight biomass increased when phytate was applied to the nutrient-poor substrate mixture. Bacterial and fungal diversities of the root and rhizosphere biotopes were relatively resilient following inoculation by microbial suspension; however, bacterial community structure was significantly influenced. Interestingly, four arbuscular mycorrhizal fungi (AMF) were identified as indicator species, including Glomus sp., Claroideoglomus etunicatum, Funneliformis mosseae and an unidentified AMF taxon. We also observed that an ericoid mycorrhizal taxon Sebacina sp. and three Trichoderma spp. were among indicator species. Non-pathogenic Planctobacteria members highly dominated the bacterial community as core and hub taxa for over 80% of all bacterial datasets in root and rhizosphere biotopes. Overall, our study documented that inoculation with a microbial suspension and phytate amendment improved soybean plant growth.
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 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 | 0,001 | 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 ».