Biochar contributes to resistance against root rot disease by stimulating soil polyphenol oxidase
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Biochar has been considered an effective approach as soil amendment for decreasing incidences of disease and regulating microbial populations in continuous-cropping soil. Although researches have extensively focused on changes of soil microbes and unbalance of nutrition in continuous-cropping soil, the relationship between soil properties and pathogens by biochar application remains poorly understood. In this study, we applied ITS ribosomal RNA gene profiling to analyze tobacco root microbiota of biochar and non-biochar treatment in a 3-year continuous-cropping tobacco field, comparing firstly planting tobacco as control. We found that biochar application decreased the relative abundance of the soil fungal pathogens ( Ceratobasidium and Monosporascus ), which are the prime pathogens of tobacco root rot in continuous-cropping soil. Using RDA, co-occurrence and PLS-PM approaches, we provided evidence that there was a negative correlation between fungal genera (especially for Ceratobasidium and Monosporascus ) and soil polyphenol oxidase (PPO) activity (R 2 incidence rate = − 0.930, R 2 disease index = − 0.905, both p < 0.001). The PPO was up-regulated by different biochar treatment intensities. Together, we demonstrated that biochar in continuous-cropping soil regulated the soil PPO activity to suppress pathogens, and further decrease incidence of root rot. Notably, biochar application forward continuous cropping was more effective for the continuous-cropping soil improvement than the other treatments. The data should help in appropriate timing of biochar application for alleviating continuous-cropping obstacle. Graphical abstract
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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 ».