A Characterization of a Cool-Climate Organic Vineyard’s Microbiome
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.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 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 ».