Bacterial Assembly in the Switchgrass Rhizosphere Is Shaped by Phylogeny, Host Genotype, and Growing Site
Notice bibliographique
Résumé
If microbial traits are phylogenetically conserved, then variation in traits of plant hosts may influence rhizosphere microbiomes at higher taxonomic levels. To test this hypothesis and genotype-by-environment-by-microbiome (G × E × M) interactions in switchgrass ( Panicum virgatum), we assessed rhizosphere bacterial composition using 128 host genotypes grown at three distinct field sites. First, we found that growing site was a substantial driver of bacterial composition and that specific bacterial taxa correlated with differences in disease incidence and yield across environments. Second, broad-sense heritability analyses revealed that host genetic effects on rhizosphere composition were strongest at the genus level, suggesting a conserved genetic basis for shaping beneficial or pathogenic taxa. Third, we identified shared host genetic variants associated with bacterial abundance and plant metabolism, indicating possible linkages between key microbial traits and agronomic performance. These findings underscore the importance of incorporating rhizosphere microbiomes into switchgrass breeding efforts and call for further investigation of G × E × M interactions to pinpoint microbial interventions that enhance yield and disease resistance. [Formula: see text] Copyright © 2025 The Author(s). This is an open access article distributed under the CC BY-NC-ND 4.0 International license .
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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 | 0,000 |
| 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) | 0,001 | 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 ».