Apple Root Microbiome as Indicator of Plant Adaptation to Apple Replant Diseased Soils
Notice bibliographique
Résumé
The tree fruit industry in Nova Scotia, Canada, is dominated by the apple (Malus domestica) sector. However, the sector is faced with numerous challenges, including apple replant disease (ARD), which is a well-known problem in areas with intensive apple cultivation. A study was performed using 16S rRNA/18S rRNA and 16S rRNA/ITS2 amplicon sequencing to assess soil- and root-associated microbiomes, respectively, from mature apple orchards and soil microbiomes alone from uncultivated soil. The results indicated significant (p < 0.05) differences in soil microbial community structure and composition between uncultivated soil and cultivated apple orchard soil. We identified an increase in the number of potential pathogens in the orchard soil compared to uncultivated soil. At the same time, we detected a significant (p < 0.05) increase in relative abundances of several potential plant-growth-promoting or biocontrol microorganisms and non-fungal eukaryotes capable of promoting the proliferation of bacterial biocontrol agents in orchard soils. Additionally, the apple roots accumulated several potential PGP bacteria from Proteobacteria and Actinobacteria phyla, while the relative abundances of fungal taxa with the potential to contribute to ARD, such as Nectriaceae and plant pathogenic Fusarium spp., were decreased in the apple root microbiome compared to the soil microbiome. The results suggest that the health of a mature apple tree can be ascribed to a complex interaction between potential pathogenic and plant growth-promoting microorganisms in the soil and on apple roots.
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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 | 0,000 |
| 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 ».