Home‐based microbial solution to boost crop growth in low‐fertility soil
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.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,001 | 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 ».