Mechanisms and implications of bacterial–fungal competition for soil resources
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.
Notice bibliographique
Résumé
Elucidating complex interactions between bacteria and fungi that determine microbial community structure, composition, and functions in soil, as well as regulate carbon (C) and nutrient fluxes, is crucial to understand biogeochemical cycles. Among the various interactions, competition for resources is the main factor determining the adaptation and niche differentiation between these two big microbial groups in soil. This is because C and energy limitations for microbial growth are a rule rather than an exception. Here, we review the C and energy demands of bacteria and fungi-the two major kingdoms in soil-the mechanisms of their competition for these and other resources, leading to niche differentiation, and the global change impacts on this competition. The normalized microbial utilization preference showed that bacteria are 1.4-5 times more efficient in the uptake of simple organic compounds as substrates, whereas fungi are 1.1-4.1 times more effective in utilizing complex compounds. Accordingly, bacteria strongly outcompete fungi for simple substrates, while fungi take advantage of complex compounds. Bacteria also compete with fungi for the products released during the degradation of complex substrates. Based on these specifics, we differentiated spatial, temporal, and chemical niches for these two groups in soil. The competition will increase under the main five global changes including elevated CO2, N deposition, soil acidification, global warming, and drought. Elevated CO2, N deposition, and warming increase bacterial dominance, whereas soil acidification and drought increase fungal competitiveness.
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 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) | 0,001 | 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 découle