Effects of graphene oxide composite additive on the species abundance and diversity of microorganisms in saline–alkali soil
Notice bibliographique
Résumé
Saline–alkali soil is common in north China, especially in the Datong district in north Shanxi province. Improving the soil will benefit the environment and society. Graphene oxide (GO) has been shown to benefit agricultural and forest soils. Herein, we explore three different experimental conditions of CK (CK means irrigated with tap water), CJ (CJ means 0.2 g of bacteria addition and irrigated with tap water), and CJ25 (CJ25 means 0.2 g of composited bacteria plus 25.0 mg/L of GO added and irrigated with tap water) for saline–alkali soil by the addition of optimized amounts of GO and external bacteria. Our results show that the addition of 25.0 mg/L GO and microbial agents increases the number of bacteria and fungi in the soil and improves the species abundance of bacteria and fungi in the saline–alkali soil, while having little effect on species richness. The GO and bacterial treatment increased the abundance of Proteobacteria, Actinobacteriota, Chloroflexi, Pseudomonas, Ascomycota, Mortierella, and Fusarium. These bacteria have been shown to produce proteolytic enzymes and cellulases that decompose lignin and cellulose in litter, and thus play important roles in carbon and nutrient cycling. The addition of GO and microorganisms provides a viable way to improve saline–alkali soils.
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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 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 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.
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 ».