Complex responses of soil prokaryotes, fungi and protists to prairie restoration on retired agricultural lands
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Restoring native ecosystems on marginal croplands has many benefits but the impacts on belowground biodiversity are less clear, in part because the limiting factors regulating soil biota are complex and poorly described. Here, we studied how grassland prairie restoration of marginal croplands affected the diversity and composition of soil microbiota on 5 conventional farms from Ontario, Canada. Soil samples (0-15 cm) were collected from annually cultivated fields and adjacent planted perennial grassland where cultivation and chemical inputs had ceased several years previously. Following DNA extraction, we estimated bacterial and fungal abundance using quantitative PCR, and microbial diversity of prokaryotes, fungi and protists using amplicon high-throughput sequencing. Under both land uses, prokaryotic communities were dominated by Proteobacteria, Actinobacteria and Acidobacteria, fungal communities by Ascomycota, and protist communities by Rhizaria (TSAR), Evosea (Amoebozoa) and Chlorophyta (Archaeplastida). Prairie restoration did not have a consistent effect on soil microbial abundance, richness or evenness, which responses varied across farms. Microbial genetic and taxonomic community composition ( i.e. , sequence variant and genus level) were affected by land use, farm and the interaction between these two factors. Generally, prairie soils had higher relative abundance of Latescibacterota, Desulfobacterota, Acidobacteriota and Glomeromycota, and lower of Deinococcota, Chytridiomycota and Amoebozoa_X. In terms of differentially abundant fungal genera, prairies promoted more fungal plant symbionts, less saprotrophs and no plant pathogens. Interkingdom networks revealed changes in potential microbe-microbe associations with prairie restoration, with only 8 associations in common between land uses. The relationship between soil microbial diversity and physicochemical properties varied across microbial groups, diversity metrics and land uses. Our results evidence the complexity associated with restoring soils from agricultural land to natural ecosystems, with unspecified farm-specific factors ( e.g. , soil type, prairie species, management history) strongly modulating the response of different microbial groups and variables.
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 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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 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 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 ».