A Characterization of a Cool-Climate Organic Vineyard’s Microbiome
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
The microbiome, an influential factor affecting plant health and growth, is attracting increasing interest with respect to wine grape production. The purpose of this study was to characterize the microbiome (fungi and bacteria) of the soil, cover crop roots, and grape (Vitis spp.) roots across rootstock and depth in a cool-climate, organic vineyard. The cover crop consisted of a fescue (Festuca sp.) grass, while grape roots were sampled from New York Muscat, a cool-climate hybrid, across three root types (ungrafted, 3309C and Riparia Gloire) at three root depths (0 to 15, 15 to 30, and 30 to 50 cm). The grape root microbiome was more specialized, with fewer observed amplicon sequence variants for both bacteria (16S) and fungi (internal transcribe spacer) than found in the cover crop and the surrounding soil. Grape roots were dominated by bacterial genera Pseudomonas, Niastella, and Rhizobium; most prominent fungal genera were Plectosphaerella, Trichosporon, and Ilyonectria. Although no correlations were found between α-diversity metrics and soil parameters, Pseudaleuria relative abundance was correlated with Mn, Fe, and Na levels. Soil depth explained a small portion of bacterial but not fungal variance and taxonomic composition. Rootstock type explained a portion of both bacterial and fungal variance and taxonomic composition, substantiating the role of host plant genetics in the development of the grape root microbiome. This is the first characterization of the grape root microbiome in a cool-climate Canadian vineyard.
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.
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) | 0,000 | 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 découle