Influence of Ziziphus lotus (Rhamnaceae) Plants on the Spatial Distribution of Soil Bacterial Communities in Semi-Arid Ecosystems
Notice bibliographique
Résumé
Ziziphus lotus (L.) Lam. (Rhamnaceae), a key shrub species native to North Africa, is commonly found in arid and semi-arid regions. Renowned for its resilience under harsh conditions, it forms vegetation clusters that influence the surrounding environment. These clusters create microhabitats that promote biodiversity, reduce soil erosion, and improve soil fertility. However, in agricultural fields, Z. lotus is often regarded as an undesirable species. This study investigated the bacterial diversity and community composition along spatial gradients around Z. lotus patches in barley-planted and non-planted fields. Using 16S rRNA gene sequencing, 84 soil samples were analyzed from distances of 0, 3, and 6 m from Z. lotus patches. MiSeq sequencing generated 143,424 reads, representing 505 bacterial ASVs across 22 phyla. Alpha-diversity was highest at intermediate distances (3 m), while beta-diversity analyses revealed significant differences in community composition across distances (p = 0.035). Pseudomonadota dominated close to the shrub (44% at 0 m) but decreased at greater distances, whereas Bacillota and Actinobacteriota displayed distinct spatial patterns. A core microbiome comprising 44 ASVs (8.7%) was shared across all distances, with the greatest number of unique ASVs identified at 3 m. Random forest analysis highlighted Skermanella and Rubrobacter as key discriminatory taxa. These findings emphasize the spatial structuring of bacterial communities around Z. lotus patches, demonstrating the shrub’s substantial influence on bacterial dynamics in arid ecosystems.
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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)
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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 ».