Differences in Soil Microbial Diversity between Long-term Continuous Cropping and Rotation of Cherry Tomato ( <i>Lycopersicon esulentum</i> Mill)
Notice bibliographique
Résumé
Continuous cropping had negative effects on soil microbial community, while rotation was beneficial to the formation of soil microbial community diversity. However, the difference in composition and diversity of microbial communities are still unclear under two cultivation patterns of long-term cherry tomato (Lycopersicon esulentum Mill) continuous cropping and cherry tomato - rice (Oryza sativa L.) rotation. soils from rice-cherry tomato rotation for 10 years (R10) and continuous cropping cherry tomato for 10 years (C10) were selected to as study objects, and high-throughput sequencing technology was conducted to study the difference under two cultivation patterns. The main objective is to provide a theoretical basis for applying rotation measures to reduce the continuous cropping obstacles of cherry tomato from the perspective of microbial ecology. The Chao1 and ACE indices of soil fungi in C10 were significantly higher than those in R10. The Shannon index of soil bacterial community was significantly greater in C10 than in R10, but that of fungal community was significantly lower in C10 than in R10.The relative abundance of beneficial microorganisms was in the order R10 > C10. the relative abundance of Acidobacteria, Actinobacteria, Candidatus_Solibacter, Bryobacter, Bacillus, Mortierella, Trichoderma, and Penicillium etc. was significantly higher in R10 than in C10. alkali-hydrolyzed nitrogen (AN) and available P (AP) were important factors affecting the bacterial community structure, AP was an important factor affecting the fungal community structure, as indicated by significant positive correlations between the important environmental factors and bacterial and fungal community structure.
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 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 | 0,000 | 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 | 0,001 |
| 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 tête enseignante, 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 ».