High-throughput molecular technologies for unraveling the mystery of soil microbial community: challenges and future prospects
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
Soil microbial communities play a crucial role in soil fertility, sustainability, and plant health. However, intensive agriculture with increasing chemical inputs and changing environments have influenced native soil microbial communities. Approaches have been developed to study the structure, diversity, and activity of soil microbes to better understand the biology and plant-microbe interactions in soils. Unfortunately, a good understanding of soil microbial community remains a challenge due to the complexity of community composition, interactions of the soil environment, and limitations of technologies, especially related to the functionality of some taxa rarely detected using conventional techniques. Culture-based methods have been shown unable and sometimes are biased for assessing soil microbial communities. To gain further knowledge, culture-independent methods relying on direct analysis of nucleic acids, proteins, and lipids are worth exploring. In recent years, metagenomics, metaproteomics, metatranscriptomics, and proteogenomics have been increasingly used in studying microbial ecology. In this review, we examined the importance of microbial community to soil quality, the mystery of rhizosphere and plant-microbe interactions, and the biodiversity and multi-trophic interactions that influence the soil structure and functionality. The impact of the cropping system and climate change on the soil microbial community was also explored. Importantly, progresses in molecular biology, especially in the development of high-throughput biotechnological tools, were extensively assessed for potential uses to decipher the diversity and dynamics of soil microbial communities, with the highlighted advantages/limitations.
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 | 0,001 | 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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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