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Enregistrement W4386695631 · doi:10.3389/fsoil.2023.1208909

Artificial network inference analysis reveals the impact of biostimulant on bacterial communities in fumigated soil for potato production against common scab

2023· article· en· W4386695631 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Soil Science · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiquePlant Disease Resistance and Genetics
Établissements canadiensInstitut de Recherche et de Développement en Agroenvironnement
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésChloropicrinFumigationGrowing seasonBiologyYield (engineering)AgronomyAcreHorticultureEnvironmental science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Introduction and methods As part of a study on control methods of common scab disease impact on potato yield and quality, high-throughput sequencing was used to measure the effects of soil fumigant chloropicrin alone or in combination with a Bacillus species-based biostimulant on soil bacterial diversity in terms of richness and composition, as well as on soil bacterial network interactions. Results and discussion The results showed that common scab caused significant net yield losses of more than 46.25% in potatoes of control plots (T1), while the use of the fumigant alone (T3) and the use of the fumigant with the biostimulant (T4) reduced net yield losses to less than 2.5%. These treatments also promoted gross yield increases of 23.5 cwt. acre -1 (7.06%) and 28 cwt. acre -1 (8.41%) respectively. The study found that using the soil fumigant chloropicrin significantly and persistently altered the composition of the soil bacterial community over the growing season. The modifications of the soil bacterial community induced by the inoculation of the Bacillus species-based biostimulant are distinct by the end of the growing season depending on whether the soil has been fumigated (T4) or not (T2). Interestingly, artificial network inference analysis showed that the T2 treatment had the highest number of edges and linkages, contrary to the T3 treatment that had the lowest number of edges and linkages. The fumigation alone treatment leads to a reduction in interactions, while the application of the biostimulant, in both non-fumigated and fumigated soil, results in increased interactions and a higher number of connections within a phylum or between different taxa. Furthermore, the treatment combining the fumigant and the biostimulant exhibits a moderate increase in various network properties, providing evidence for the positive effect of biostimulant inoculation on bacterial communities in fumigated soils. Our results provide a more detailed understanding of the bacterial community structure and diversity in the soil of the different treatments. Moreover, deciphering network interactions in soil bacterial communities is fundamentally important for research in soil microbial ecology of potato cropping systems.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,337
Score d'incertitude au seuil0,704

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,004
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,032
Tête enseignante GPT0,282
Écart entre enseignants0,250 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle