MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4285086658 · doi:10.1101/2022.07.12.499733

Soil chemistry and soil history significantly structure oomycete communities in <i>Brassicaceae</i> crop rotations

2022· preprint· en· W4285086658 sur OpenAlexafffund
Andrew J.C. Blakney, Luke D. Bainard, Marc St‐Arnaud, Mohamed Hijri

Notice bibliographique

RevuebioRxiv (Cold Spring Harbor Laboratory) · 2022
Typepreprint
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiquePlant Pathogens and Resistance
Établissements canadiensAgriculture and Agri-Food CanadaUniversité de Montréal
Organismes subventionnairesCanola Council of CanadaNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaSaskatchewan Pulse Growers
Mots-clésOomyceteRhizosphereBrassicaceaeBiologyCropBiodiversityEcology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Oomycetes are critically important soil microbial communities, especially for agriculture where they are responsible for major declines in yields. Unfortunately, oomycetes are vastly understudied compared to bacteria and fungi. As such, our understanding of how oomycete biodiversity and community structure varies through time in the soil remains poor. Soil history established by previous crops is one factor known to structure other soil microbes, but has not been investigated for its influence on oomycetes. In this study, we established three different soil histories in field trials; the following year these plots were planted with five different Brassicaceae crops. We hypothesized that the previously established soil histories would structure different oomycete communities, regardless of their current Brassicaceae crop host, in both the roots and rhizosphere. We used a nested-ITS amplicon strategy incorporated with MiSeq metabarcoding, where the sequencing data was used to infer amplicon sequence variants (ASVs) of the oomycetes present in each sample. This allowed us to determine the impact of different soil histories on the structure and biodiversity of the oomycete root and rhizosphere communities from the five different Brassicaceae crops. We found that each soil history structured distinct oomycete rhizosphere communities, regardless of different Brassicaceae crop hosts, while soil chemistry structured the oomycete communities more during a dry year. Interestingly, soil history appeared specific to oomycetes, but was less influential for bacterial communities previously identified from the same samples. These results advance our understanding of how different agricultural practices and inputs can alter edaphic factors to impact future oomycete communities. Examining how different soil histories endure and impact oomycete biodiversity will help clarify how these important communities may be assembled in agricultural soils. Highlights Crop rotations model how soil history impacts subsequent microbial communities Brassicaceae oilseed crops might mitigate pathogenic oomycetes Soil history significantly structures oomycete communities Oomycetes are significantly affected by soil chemistry Brassicaceae crop hosts weakly influence oomycete communities

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 candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,867
Score d'incertitude au seuil1,000

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 ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,182
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.

Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations1
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revuebioRxiv (Cold Spring Harbor Laboratory)Même sujetPlant Pathogens and ResistanceTravaux en français237 207