Pea-Wheat Rotation Affects Soil Microbiota Diversity, Community Structure, and Soilborne Pathogens
Notice bibliographique
Résumé
Intensive cultivation based on monocultures has a significant impact on ecosystem function, and sustainable agriculture must rely on alternative methods, including crop rotation. On the Canadian prairies, the use of pulse crops is a common practice, but few studies have investigated the impact on soil microorganisms. Here, we studied the effect of pea, wheat, pea–wheat rotation, and fallow in bulk soil bacterial and fungal communities. We characterized soil microbiota by high-throughput sequencing of 16S and 18S rRNA genes for bacteria and eukaryotes. Different crop rotations and fallow significantly modified soil community composition, as well as bacterial and fungal diversity. Pea alone caused a strong reduction of bacterial and fungal richness and diversity compared to wheat, pea–wheat rotation, and fallow. Notably, pea–wheat rotation increased the abundance of Fusarium graminearum compared to other management practices. The bacterial community was less responsive to crop rotation identity compared to the fungal microbiota, and we found minor differences at the phylum level, with an increase in Actinobacteria in fallow and Firmicutes in wheat. In summary, our study demonstrated that rotations alter bulk soil microbial community diversity and composition in Canadian prairies. The frequent use of pea in rotation with wheat should be carefully evaluated, balancing their ecological effects on nitrogen mineralization, water conservation, and impact on beneficial, as well as pathotrophic, fungi.
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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 | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 ».