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Enregistrement W3197335517 · doi:10.1111/geb.13378

Stoichiometric models of microbial metabolic limitation in soil systems

2021· article· en· W3197335517 sur OpenAlex
Yongxing Cui, Daryl Moorhead, Xiaobin Guo, Shushi Peng, Yunqiang Wang, Xingchang Zhang, Linchuan Fang

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.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueGlobal Ecology and Biogeography · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueSoil Carbon and Nitrogen Dynamics
Établissements canadiensGovernment of Newfoundland and Labrador
Organismes subventionnairesNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésEcosystemEcologyEnvironmental scienceBiodiversitySoil scienceBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Aim Ecoenzymatic stoichiometry provides a promising avenue for deciphering resource constraints on soil microbial metabolism but is hampered by limitations in current modelling techniques. Innovation Herein we developed new models for quantifying microbial metabolic limitations based on the stoichiometric and metabolic theories of ecology, using an extensive database ( n = 2,667) that revealed relationships far from the widely recognized mean ratio of 1:1:1 for carbon : nitrogen : phosphorus (C : N : P) acquiring enzyme activities. We estimated the balance points of P and N acquisition ( x 0 , y 0 ) in the absence of resource constraints to redefine the boundary between P versus N limitation. We then calculated two alternative boundary conditions defining P versus N limitation by scaling the classic threshold element ratio (TER), generating two new models (TER EEA and TER L ). In addition, a new enzyme vector (V‐T) model was devised by correcting traditional vector calculations based on observed enzyme activities against these balance points. Main conclusions These three new models more consistently predicted microbial metabolic limitations than the traditional TER and vector models. They also predicted that microbial metabolism in high‐latitude grasslands and low‐latitude forests were predominantly limited by soil N and P, respectively, and that increases in soil organic C with ecosystem development could intensify these limitations. In contrast, fertilizers alleviated these limitations in agricultural ecosystems, suggesting that widespread anthropogenic effects could potentially alter microbial resource limitations even in natural ecosystems. In addition, C limitation to microbial metabolism identified by the new V‐T model showed a consistent negative correlation with microbial C use efficiency among ecosystems, confirming that resource constraints regulate microbial resource allocation. These new models provide more precise predictions of microbial metabolic limitations across a wide range of ecosystems and thus may be useful tools for the study of microbial macroecology.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,024
Score d'incertitude au seuil0,431

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,012
Tête enseignante GPT0,202
Écart entre enseignants0,190 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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