Predictive microbial-based modelling of wheat yields and grain baking quality across a 500 km transect in Québec
Notice bibliographique
Résumé
Crops yield and quality are difficult to predict using soil physico-chemical parameters. Because of their key roles in nutrient cycles, we hypothesized that there is an untapped predictive potential in the soil microbial communities. To test our hypothesis, we sampled soils across 80 wheat fields of the province of Quebec at the beginning of the growing season in May-June. We used a wide array of methods to characterize the microbial communities, their functions and activities, including: (1) amplicon sequencing, (2) real-time PCR quantification and (3) community-level substrate utilization. We also measured grain yield and quality at the end of the growing season, and key soil parameters at sampling. The diversity of fungi, the abundance of nitrification genes and the use of specific organic carbon sources were often the best predictors for wheat yield and grain quality. Using 11 or less parameters, we were able to explain 64-90% of the variation in wheat yield and grain and flour quality across the province of Quebec. Microbial-based regression models outperformed basic soil-based models for predicting wheat quality indicators. Our results suggest that the measurement of microbial parameters early in the season could help predict accurately grain quality and quantity.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».