Soil microbiomes from the groundnut basin of Senegal contain plant growth-promoting bacteria with potential for crop improvement in arid soils
Notice bibliographique
Résumé
The principal methods to maintain soil fertility in Sahel soils are largely allowing fields to go fallow and manure addition. These methods are not currently sufficient to improve soil fertility. To promote biological amendments, we aimed to understand the plant-growth promoting traits of various soil microbial isolates. The soils collected in different areas in Senegal exhibited a similar eDNA profile of bacteria; the dominant microbes were Firmicutes, followed by Proteobacteria and Actinobacteria. Of 17 isolates identified and tested, the vast majority solubilized rock phosphate and a large number grew on culture medium containing 6% salt, but very few degraded starches or hydrolysed carboxymethyl cellulose or produced siderophores. Upon single inoculation, Peribacillus asahii RC16 and Dietzia cinnamea 55 significantly increased pearl millet growth and yield parameters. For cowpea, plant shoot length was significantly increased by Pseudarthrobacter phenanthrenivorans MKAG7 co-inoculated with Bradyrhizobium elkanii 20TpCR5, and nearly all rhizobacteria tested significantly improved cowpea dry weight and pod weight. Additionally, the double inoculation of Dietzia cinnamea 55 and MKAG7 significantly increased shoot length, dry weight, and seed head weight of pearl millet. These isolates are promising inoculants because they are ecologically-friendly, cost-effective, sustainable, and have fewer negative effects on the soil and its inhabitants.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».