Spatial, temporal and technical variability in the diversity of prokaryotes and fungi in agricultural soils
Pourquoi ce travail est dans la base
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Notice bibliographique
Résumé
Several studies have shown that Illumina MiSeq high-throughput sequencing can be used to measure the diversity of prokaryotes and fungal communities that provide ecosystem functions in agricultural soils. Pedoclimatic properties of soils, together with cropping systems and agricultural management practices, are major drivers of soil microbiome diversity. Their effects must be quantified and compared to technical variability to improve the relevance of observed effects and the indicators that may result from them. This study was conducted: 1) To assess the effects of three sources of technical variability on the soil prokaryotes and fungal diversity; 2) To identify a source of technical variability that can be used as a threshold to better assess crop management effects; 3) To evaluate the effects of spatial and temporal variability compare to a technical threshold in three crop management contexts, potato, corn/soybean and grassland. Technical variability was evaluated in a basis of sampling, soil DNA extraction and amplicon sequencing source of variability. Spatial variability was evaluated using composite bulk soil cores at four sampling points covering 2500 m² per field. Geolocated soils were also collected on three sampling dates during the growing season to evaluate temporal variability. A technical variability threshold was determined for the soil DNA extraction variability with a delta of Shannon index of 0.142 and 0.390 and a weighted UniFrac distance of 0.081 and 0.364 for prokaryotes and fungi, respectively. We observed that technical variability was consistently similar or lower than the spatial and temporal variabilities in each of the microbial communities. Observed variability was greater for the diversity of fungi and the crop system has a strong effect on temporal and spatial variability.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,002 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| 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 découle