Co-inoculation of beneficial microorganisms in upland rice cultivated at different phosphorus levels
Notice bibliographique
Résumé
Beneficial microorganisms can sustainably improve rice production. This study characterized indole-acetic-acid-producing and P-solubilizing bacteria, investigating their impact on upland rice through single or co-inoculation. Four bacterial strains (BRM 063573, BRM 67205, BRM 063574, and BRM 67206) were identified by 16S rRNA gene sequencing. A greenhouse experiment was arranged in a 20 × 3 factorial design with four replications. The first factor included 18 bacterial combinations and two controls (without fertilization or inoculant, and with fertilization but no inoculant). The second factor tested three phosphorus doses (25%, 50%, and 100% of the recommended P dosage). Growth and productivity parameters were determined. Based on the 16S rRNA gene sequencing, the bacteria BRM 063574 was closely related to Stenotrophomonas maltophilia, while BRM 063573 and BRM 67206 were closely related to Bacillus pumilus and BRM 67205 was closely related to Paenibacillus pabuli. Co-inoculation treatments generally outperformed single inoculations, improving performance in number of tillers, plant height, root volume, root weight, and shoot weight. Single inoculation and co-inoculation had different effects on number of pods, number of full grain and grain weight, with co-inoculation consistently giving better results. The variability in response to single inoculation suggests an inconsistency in the performance of single inoculants. Co-inoculation, on the other hand, consistently offered advantages, improving the number of pods, number of full grains and grain weight at different phosphate doses. Based on grain production, the co-inoculants BRM 67207 + BRM 67206 and BRM 67207 + BRM 063574 are most promising for use as rice inoculants, offering consistent benefits for improving yield.
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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 ».