Exploring Diverse Approaches to Iterative Microbiome Passaging in Soil and Plant Systems
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Efficient use of managed land depends on our ability to optimize relevant processes (e.g., crop growth) in that space. Microbial activities are critical to this goal, given their enormous contributions to biogeochemical flux and organismal health. Unfortunately, we still cannot predictably harness their potential in the same way that we can introduce nutrients or manipulate plant composition, for example. In recent years, iterative microbiome passaging has been investigated as an approach for capturing and optimizing groups of microorganisms that contribute additively to functions of interest, such as plant growth promotion or litter decomposition. Early trials show that this approach can alter microbiome function, but functional gains can seem almost stochastic, unlike archetypes of breeding within individual lineages. In this Perspective, we highlight the importance of continuing to explore diverse approaches to iterative microbiome passaging in soil and plant systems, given our limited knowledge about how this process works. There is no single “best” approach, but experimental design choices can have large impacts on outcomes. Ultimately, we believe that a better understanding of different forms of iterative microbiome passaging will allow us to (i) leverage the power of uncultivated microbes, additive/synergistic microbial contributions, and intermicrobial interactions and (ii) understand how land use choices will shape the functional trajectories of microbiomes through time. [Formula: see text] Copyright © 2025 The Author(s). This is an open access article distributed under the CC BY 4.0 International license .
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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) | 0,000 | 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 découle