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Enregistrement W4206060590 · doi:10.1139/cjm-2021-0337

Diversity of soil fungi in the vineyards of Changli region in China

2022· article· en· W4206060590 sur OpenAlexvenueno aff
Hejing Yan, Chao Ge, Jiefang Zhou, Jun Li

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Microbiology · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueFermentation and Sensory Analysis
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNanjing Agricultural UniversityNatural Science Foundation of Hebei ProvinceNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésVineyardAscomycotaAbundance (ecology)BasidiomycotaWineBotanyFungal DiversityBiologyEcologyHorticulture

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This study aimed to elucidate the fungal diversity of Changli vineyard soil in China. High-throughput sequencing technology was used to investigate the diversity and composition of soil fungi in five vineyards from different geographical locations in Changli. Although the five vineyards had similar fungal communities, the diversity, composition, and distribution of the high-abundance species differed. Ascomycota, Basidiomycota, and Mortierellomycota were dominant phyla. Among the 14 high-abundance genera of fungi, Odiodendron, Pleotrichocladium, and Plectosephalella have rarely been reported in other vineyards and are unique to the Changli region. In addition, Solicoccozyma aeria and Solicoccozyma terrea were the dominant species in the five vineyards and have rarely been reported in domestic vineyards. Additionally, Rhizophagus, Wardomyces, Mortierella, Volutella, and Cryptococcus were significantly different among the five vineyard soils. Among these species, Mortierella was highly abundant in each vineyard, but its contents were significantly different across vineyards. These findings enrich the information on the composition and diversity of soil fungi in the vineyard of the Changli region, which helps to explore the regional or distinctive sensorial attributes of wine from the perspective of microbial biogeography.

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

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 enseignants0,392
Score d'incertitude au seuil0,988

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
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 Opus0,021
Tête enseignante GPT0,188
Écart entre enseignants0,168 · 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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations17
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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