Deep vertical rotary tillage increases the diversity of bacterial communities and alters the bacterial network structure in soil planted to corn
Notice bibliographique
Résumé
Deep vertical rotary tillage (DVRT) is a novel technique; however, its influence on soil bacterial diversity and community structure remains unclear. Herein, it was hypothesized that this tillage method significantly improves the bacterial diversity and alters the bacterial community structure and therefore it supports enhanced soil ecosystem functions in cultivated land. We investigated the soil bacterial communities and performed molecular ecological network analysis of cultivated land soils under different tillage regimes using high-throughput 16S rRNA gene Illumina sequencing. Soil samples were collected from the experimental field under 2 treatments: DVRT and conventional rotary tillage (CT) in Shizuishan City, Ningxia, China, in a 2-year field experiment. The α-diversity indices showed that DVRT resulted in higher bacterial diversity. In addition, the principal coordinate analysis results revealed a clear separation among the groups of cultivated land soils under the 2 treatment regimes. The key physicochemical factors that significantly influenced bacterial diversity and community structure were pH and total potassium concentration. The network analysis indicated that the bacterial network of DVRT soils consisted of more functionally interrelated bacterial modules than that of soils under CT, and the topological roles of characteristic bacteria and key bacteria were also different. In relation to CT, the relative abundances of organisms belonging to the functional groups of “Xenobiotics biodegradation and metabolism”, “Signal transduction”, and “Metabolism of cofactors and vitamins” were significantly increased in cultivated land soils under DVRT. It was concluded that DVRT treatment could improve bacterial diversity, alter the bacterial network structure, and enhance potential ecosystem functions in soils of cultivated land.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».