Responses of the rhizosphere microbiome to long-term nitrogen addition in a boreal forest
Notice bibliographique
Résumé
As the interface between plants and soil, the response of the rhizosphere to nitrogen deposition is particularly important. The rhizosphere responses to nitrogen deposition are not consistent. Here, four levels of nitrogen addition treatments were applied in boreal forests of China for 8 years: control, low nitrogen, medium nitrogen, and high nitrogen. We analyzed the soil properties and microbial communities of rhizosphere and bulk soils under different nitrogen application levels and assessed the relationship between the main species and environmental factors. The results showed that long-term nitrogen addition significantly reduced the content of total carbon in the soil and increased the soil microbial biomass nitrogen in the rhizosphere. The total carbon content in the rhizosphere under high nitrogen was 40.79 g·kg−1, which was significantly lower than that in the control (51.82 g·kg−1). The diversity of the rhizosphere and bulk soil fungal communities had different significant responses to nitrogen addition. Some specific microbial taxa could be used as rhizosphere bacterial biomarkers under different nitrogen treatments. The soil microbial biomass nitrogen was the significant environmental variable affecting bacterial species variation in the rhizosphere. Nitrogen addition will change the diversity of the rhizosphere microbial community by changing soil microenvironmental factors.
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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 | 0,001 | 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 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 ».