DNA metabarcode analyses reveal similarities and differences in plant microbiomes of industrial hemp and medicinal Cannabis in China
Notice bibliographique
Résumé
Endophytic bacteria within plant tissues play crucial roles in plant health, stress tolerance, and contribute to the metabolite diversity of host plants. Cannabis sativa L. is an economically significant plant, with industrial hemp (IH) and medicinal Cannabis (MC) being the two main cultivars. However, the composition and functional traits of their endophytic bacterial communities in roots and leaves are not well understood. In this study, DNA metabarcode sequencing were employed to compare the bacterial communities between IH and MC. Significant differences were observed in the root and leaf niches. IH roots were enriched with stress-tolerant bacteria, while MC roots showed higher levels of biofilm-forming bacteria. In leaves, differences were even more pronounced, particularly in the abundance of Gram-negative bacteria, potential pathogens, stress-tolerant bacteria, and biofilm-forming bacteria. PICRUSt2 functional predictions revealed differences in nitrogen metabolism and secondary metabolite biosynthesis pathways in different cultivars and niches, while FAPROTAX analysis highlighted variations in carbon, nitrogen, and sulfur cycling functions. These findings underscore the distinct roles of bacterial communities in regulating plant health, stress responses, and metabolic processes in different niches and cultivars, providing insights for improving cultivation practices and plant resilience.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».