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Enregistrement W4393021261 · doi:10.1016/j.eehl.2024.03.001

Soil metabolomics: Deciphering underground metabolic webs in terrestrial ecosystems

2024· article· en· W4393021261 sur OpenAlexafffund
Yang Song, Shi Yao, Xiaona Li, Tao Wang, Xin Jiang, Nanthi Bolan, Charles R. Warren, Trent R. Northen, Scott X. Chang

Notice bibliographique

RevueEco-Environment & Health · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueMetabolomics and Mass Spectrometry Studies
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaYouth Innovation Promotion AssociationOffice of ScienceLawrence Berkeley National LaboratoryChinese Academy of SciencesNational Natural Science Foundation of ChinaJoint Genome InstituteYouth Innovation Promotion Association of the Chinese Academy of SciencesU.S. Department of Energy
Mots-clésMetabolomeMetabolomicsBiogeochemical cycleSoil organic matterEnvironmental chemistrySoil healthNutrientSoil ecologyEnvironmental scienceEcosystemSoil carbonSoil biodiversityChemistrySoil waterEcologySoil scienceBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Soil metabolomics is an emerging approach for profiling diverse small molecule metabolites, i.e., metabolomes, in the soil. Soil metabolites, including fatty acids, amino acids, lipids, organic acids, sugars, and volatile organic compounds, often contain essential nutrients such as nitrogen, phosphorus, and sulfur and are directly linked to soil biogeochemical cycles driven by soil microorganisms. This paper presents an overview of methods for analyzing soil metabolites and the state-of-the-art of soil metabolomics in relation to soil nutrient cycling. We describe important applications of metabolomics in studying soil carbon cycling and sequestration, and the response of soil organic pools to changing environmental conditions. This includes using metabolomics to provide new insights into the close relationships between soil microbiome and metabolome, as well as responses of soil metabolome to plant and environmental stresses such as soil contamination. We also highlight the advantage of using soil metabolomics to study the biogeochemical cycles of elements and suggest that future research needs to better understand factors driving soil function and health.

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

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 candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,913
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,258
Écart entre enseignants0,244 · 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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations33
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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