Microbial Inoculants Drive Changes in Soil and Plant Microbiomes and Improve Plant Functions in Abandoned Mine Restoration
Notice bibliographique
Résumé
The application of microbial inoculants holds promise for the sustainable restoration of abandoned mine sites by affecting soil nutrients and microbial communities. However, the responses of plant microbial communities to microbial inoculants in mine restoration remain largely unknown. To bridge this knowledge gap, we conducted a 4-year field experiment at an abandoned carbonate mine site to assess the impacts of microbial inoculants on the soil-plant microbiome. Our findings revealed that microbial inoculants significantly changed roots, fine root bacterial and fungal communities. Further, no significant correlations were observed between the soil-plant nutrient content (Z-score) and microbial alpha diversity. However, a significantly positive correlation was found between the relative abundance of the keystone ecological cluster (Module #1) and soil-plant nutrient content. The application of microbial inoculants also increased complexity, albeit decreased stability of plant microbiome networks, alongside a reduction in stochastic assembly. Conversely, they decreased the complexity but increased the stability of soil microbiome networks, accompanied by an increase in stochastic assembly. Notably, the number of specifically enriched microbiome functional traits of roots and root nodules under the microbial inoculant treatments surpassed that of the control. In summary, our findings underscored the potential of microbial inoculants to enhance soil-plant functionality at abandoned mine restoration sites.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 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 ».