Home‐based microbial solution to boost crop growth in low‐fertility soil
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Soil microbial inoculants are expected to boost crop productivity under climate change and soil degradation. However, the efficiency of native vs commercialized microbial inoculants in soils with different fertility and impacts on resident microbial communities remain unclear. We investigated the differential plant growth responses to native synthetic microbial community (SynCom) and commercial plant growth-promoting rhizobacteria (PGPR). We quantified the microbial colonization and dynamic of niche structure to emphasize the home-field advantages for native microbial inoculants. A native SynCom of 21 bacterial strains, originating from three typical agricultural soils, conferred a special advantage in promoting maize growth under low-fertility conditions. The root : shoot ratio of fresh weight increased by 78-121% with SynCom but only 23-86% with PGPRs. This phenotype correlated with the potential robust colonization of SynCom and positive interactions with the resident community. Niche breadth analysis revealed that SynCom inoculation induced a neutral disturbance to the niche structure. However, even PGPRs failed to colonize the natural soil, they decreased niche breadth and increased niche overlap by 59.2-62.4%, exacerbating competition. These results suggest that the home-field advantage of native microbes may serve as a basis for engineering crop microbiomes to support food production in widely distributed poor soils.
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.
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 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 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 | 0,001 |
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