Root Fragment Amendments Increase Nematode Density and Mycobiome Stochasticity in Douglas-Fir Seedlings
Notice bibliographique
Résumé
Relatively little is known about whole-plant fungal communities (mycobiome) and associated soil nematodes, especially with respect to woody plant seedlings and disturbance caused by forest harvesting. In a growth chamber experiment, we tested simulated clear-cut soil conditions on shoot biomass, total soil nematode density, and the shoot and root mycobiome of Douglas-fir, Pseudotsuga menziesii (Mirb.) Franco, seedlings. Soil treatments included unamended bare soil and soil amended with root segments of kinnikinnick, Arctostaphylos uva-ursi (L.) Spreng., pinegrass, Calamagrostis rubescens Buckley, or P. menziesii seedlings. We used next-generation Illumina sequencing and the PIPITS pipeline to obtain fungal taxa used for mycobiome community richness and Jaccard-based taxonomic normalized stochasticity ratio to assess mycobiome community assembly stochasticity. Total nematode density, measured from Baermann funnel extractions, increased in soils supplemented with A. uva-ursi or C. rubescens root segments. Root mycobiomes were more stochastic in the A. uva-ursi than P. menziesii or the bare conditions, whereas the shoot mycobiome was more stochastic in the C. rubescens treatment than in the P. menziesii treatment. Our results suggest that refugia plants impact the phyto-biome, in this case plant-associated nematodes and the stochasticity of root and shoot mycobiome community assembly, while not showing noticeable impacts on above-ground plant growth.
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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 ».