Effect of Fungicide Application on Lowbush Blueberries Soil Microbiome
Notice bibliographique
Résumé
Lowbush blueberries (Vaccinium sp.) are perennial crops produced throughout eastern Canada and Maine through management of wild populations. Given the constraints of this cropping system, the application of fungicides is critical to reducing disease pressure and ensuring consistent yields. However, as plant health is intertwined with soil health, it is important to consider the impact of fungicides on microbial communities. To understand the effects of fungicides in this context, bacterial and fungal microbial communities from fungicide-treated plots, as well as untreated control plots (UTG) were analyzed using amplicon sequencing. The fungicides, considered collectively as a combined treatment group (CTG), lead to a loss in fungal richness. One family, Clavariaceae, had an increased abundance under prothioconazole relative to UTG. This finding may be significant as taxa in Clavariaceae have been thought to potentially form ericoid mycorrhizae with Vaccinium. Five functional pathways and 74 enzymes differed significantly in relative abundance between CTG and UTG including enzymes associated with soil nutrient cycles. Most notably, enzymes corresponding to the breakdown of halogen-organic compounds had an increased abundance in CTG, suggesting bacterial fungicide degradation. Some enzymes associated with soil nutrient cycles differed significantly, possibly implying changes to nutrient pathways due to fungicide treatment.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 ».