<scp>Biodiesel Co‐Product</scp> ( <scp>BCP</scp> ) amendment drives beneficial soil microbiome assembly promoting acid soil health
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Biodiesel Co‐Product (BCP) amendment has been shown to decrease both nitrate leaching and nitrous oxide (N 2 O) emissions in acidic soil; however, the effects of BCP on the soil microbiome have not been investigated thoroughly. In this study, we investigated the response of prokaryotic and fungal communities in aspects of structure, diversity, and co‐occurrence network to the BCP amendment following complete mixing application (0–18‐cm depth) of 1.5 mg BCP‐C g −1 and surface application (0–6‐cm depth) of 4.5 mg BCP‐C g −1 via high‐throughput 16S rRNA and internal transcribed spacer (ITS) amplicon sequencing. The amendment altered microbial communities significantly by increasing the relative abundances of Proteobacteria ( Burkholderia ) and Ascomycota ( Trichoderm a) in prokaryotic and fungal communities, respectively. Only a higher rate application (4.5 mg BCP‐C g −1 ) decreased prokaryotic alpha diversity, whereas all rates of amendment decreased fungal diversity. The co‐occurrence network of prokaryotes had more nodes and links and a higher average degree and clustering coefficient than the fungal network with BCP addition. The majority of keystone species in prokaryotic and fungal networks were from Proteobacteria and Ascomycota taxa. Of note, the BCP amendment significantly increased the OTU numbers of potential biocontrol agents, including Trichoderma ( T. ) spirale , T. koningiopsis , and T. virens , etc., while decreased OTU numbers related to plant pathogens species, particularly in the complete mixing application. Our work highlights the potential for BCP amendments to promote the assembly of a healthy soil microbiome by enhancing the abundance of potential biocontrol microbes while reducing plant pathogens species, which may contribute to soil health.
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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 | 0,009 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,002 |
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 ».