Differences in the constituents of bacterial microbiota of soils collected from two fields of diverse potato blackleg and soft rot diseases incidences, a case study
Notice bibliographique
Résumé
The presence of bacteria from the Dickeya spp. and Pectobacterium spp. in farmlands leads to global crop losses of over $420 million annually. Since 1982, the scientists have started to suspect that the development of disease symptoms in crops might be inhibited by bacteria present in the soil. Here, we characterized in terms of physicochemical properties and the composition of bacterial soil microbiota two fields differing, on the basis of long-term studies, in the occurrence of Dickeya spp.- and Pectobacterium spp.-triggered infections. Majority, i.e. 17 of the investigated physicochemical features of the soils collected from two fields of either low or high potato blackleg and soft rot diseases incidences turned out to be similar, in contrast to the observed 4 deviations in relation to Mg, Mn, organic C and organic substance contents. By performing microbial cultures and molecular diagnostics-based identification, 20 Pectobacterium spp. strains were acquired from the field showing high blackleg and soft rot incidences. In addition, 16S rRNA gene amplicon sequencing followed by bioinformatic analysis revealed differences at various taxonomic levels in the soil bacterial microbiota of the studied fields. We observed that bacteria from the genera Bacillus, Rumeliibacillus, Acidobacterium and Gaiella turned out to be more abundant in the soil samples originating from the field of low comparing to high frequency of pectinolytic bacterial infections. In the herein presented case study, it is shown for the first time that the composition of bacterial soil microbiota varies between two fields differing in the incidences of soft rot and blackleg infections.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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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 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| 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.
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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 ».