Neonicotinoid Seed Treatments Influence Soil Nematode Taxonomic Composition and the Soil Microbial Cooccurrence Networks
Notice bibliographique
Résumé
Neonicotinoid insecticides are widely used to control early-season and foliar-feeding pests. Some studies have revealed their nontarget impacts on pollinators and other invertebrates but few investigated their effects on soil microbiota. Given the crucial role of soil prokaryotic and eukaryotic microbial communities in agroecosystem regulation and their contribution to soil fertility, it is critical to understand their structure and changes in response to disturbances such as pesticide application. Among these communities, free-living nematodes have the potential to indicate the ecological changes in soil caused by environmental stress and have a key role in forming and modulating soil microbial composition and function by feeding on other soil microorganisms or interacting with them. Here, we used 18S ribosomal RNA gene amplicon sequencing to characterize the effects of neonicotinoids on soil nematode communities in a 3-year soybean-corn crop rotation in Quebec, Canada. We also quantified the changes in nematode-bacteria cooccurrence networks in soil exposed to neonicotinoids. We found that neonicotinoid seed treatment significantly explained variation in nematode community composition and affected the relative abundance of some nematode families, such as a decrease in the omnivorous family Dorylaimidae in neonicotinoid-treated samples. Moreover, neonicotinoids altered the patterns of nematode-bacteria cooccurrence, including the structure and taxonomic composition of the networks. However, it is unclear whether neonicotinoids affected bacterial cooccurrence networks directly, or indirectly by affecting nematodes that feed on bacteria. Further research is needed to understand how neonicotinoids affect nematodes and the role of nematodes in microbial network variation in soil exposed to neonicotinoids.
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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 ».