Soil pH modulates the activity of low-affinity methane oxidation in soils from the Amazon region
Notice bibliographique
Résumé
AIMS: In the Amazon region, pastures are the main land use subsequent to deforestation and this change can result in soil acidification and degradation. Liming is a management practice to increase soil pH, important to recover degraded lands and increase soil fertility, but its impacts on soil methane cycling in tropical soils are unknown. Here we investigate the role of soil pH on methane uptake under high concentrations of the gas, manipulating pasture and forest soils pH by liming and evaluating the active methane cycling microbial community. METHODS AND RESULTS: Top layer of forest and pasture soils were subjected to liming treatment and incubated with ∼10 000 ppm of 13CH4. Soil DNA was evaluated with Stable Isotopic Probing (SIP-DNA), methanotrophic abundance was quantified (pmoA gene), and high throughput sequencing of 16S rRNA was performed. Liming increased the methane uptake in both forest (∼10%) and pasture (∼25%) soils. Methanotrophs Methylocaldum spp. (type I) and potential methanotrophs in Beijerinckiaceae (type II) were identified to actively incorporate carbon from methane in limed pasture soils. In limed forest soils, Nitrososphaeraceae were identified as 13C-enriched taxa, indicating that ammonia oxidizers can oxidize methane in these soils. CONCLUSIONS: Liming Amazonian pasture soils not only contributes to the fertility and recovery of degraded areas but also has the potential to improve the oxidation of methane at high concentrations of this gas.
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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 | 0,001 | 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) | 0,000 | 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 ».