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Enregistrement W4408334661 · doi:10.1128/aem.02085-24

Evolving a plant-beneficial bacterium in soil vs. nutrient-rich liquid culture has contrasting effects on in-soil fitness

2025· article· en· W4408334661 sur OpenAlexaff
Laura M. Kaminsky, Liana T. Burghardt, Terrence H. Bell

Notice bibliographique

RevueApplied and Environmental Microbiology · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueEvolution and Genetic Dynamics
Établissements canadiensThe Scarborough HospitalUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesNational Institute of Food and Agriculture
Mots-clésBiologySoil waterMicrobial inoculantPopulationNutrientExperimental evolutionSoil microbiologyEcologyAgronomyBacteriaGenetics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

ABSTRACT Inoculation of plant-beneficial microbes into agricultural soils can improve crop growth, but such outcomes depend on microbial survival. Here, we assessed how exposure to prior environmental conditions impacts microbial in-soil fitness, particularly focusing on incubation in liquid culture as an unavoidable phase of inoculant production and on pre-incubation in target soils as a potential method to improve performance. We conducted experimental evolution on a phosphorus-solubilizing bacterial species, Priestia megaterium , in (i) soil only, (ii) liquid media only, and (iii) soil followed by liquid media, using population metagenomic sequencing to track mutations over time. Several typical in vitro evolutionary phenomena were observed in liquid media-incubated populations, including clonal interference, genetic hitchhiking, and mutation parallelism between replicate populations, particularly in the sporulation transcription factor spo0A . Liquid media-incubated populations also developed a clear fitness reduction in soil compared to the ancestral isolate. However, soil-incubated populations grew slowly, experienced far fewer generations despite longer absolute time, and accumulated minimal mutational changes. Correspondingly, soil-incubated populations did not display improved survival compared to the ancestral isolate in their target soils, though there did appear to be minor fitness reductions in unfamiliar soil. This work demonstrates that adaptation to liquid media and/or a native soil can impact bacterial fitness in new soil and that bacterial evolution in more complex real-world habitats does not closely resemble bacterial evolution in liquid media. IMPORTANCE Innovative solutions are needed to address emerging challenges in agriculture while reducing its environmental footprint. Management of soil microbiomes could contribute to this effort, as plant growth-promoting microorganisms provide key ecosystem services that support crops. Yet, inoculating beneficial microbes into farm soils yields unreliable results. We require a greater knowledge of the ecology of these taxa to improve their functioning in sustainable agroecosystems. In this report, we demonstrate that exposure to laboratory media and lingering adaptation to another soil can negatively impact the in-soil survival of a phosphorus-solubilizing bacterial species. We go further to highlight the underlying mutations that give rise to these patterns. These insights can be leveraged to improve our understanding of how soil-dwelling beneficial microorganisms adapt to different evolutionary pressures.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,003

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,003
Tête enseignante GPT0,178
Écart entre enseignants0,176 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations3
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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