Humalite shapes the wheat rhizosphere soil microbiome by altering microbial community structure, diversity, and network stability
Notice bibliographique
Résumé
The application of humic substances to enhance soil health and crop yield has gained considerable interest in recent years, mainly due to their organic origin and capacity to improve the physicochemical and biological properties of the soil. Humalite, a rich source of humic substances found in southern Alberta, Canada, is particularly valuable due to its low ash and heavy metal levels. Despite its agricultural potential, its effects on the soil microbiome have yet to be evaluated. This study utilized 16S rRNA gene and ITS2 region amplicon sequencing to examine bacterial and fungal communities in rhizosphere soil collected from wheat plants cultivated at five Humalite application rates (0, 200, 400, 800, and 1600 kg/ha) in combination with nitrogen, phosphorus, and potassium (NPK) at recommended levels based on soil test under controlled greenhouse conditions. Results indicated that Humalite application influenced microbial community composition by increasing the abundance of beneficial bacterial ( Flavisolibacter , Gaiella , Geomonas and Sphingomonas ) and fungal ( Solicoccozyma , Clonostachys, Trichoderma ) genera while reducing pathogenic and harmful taxa (Bedellovibrionota and Fusarium ). The Humalite application reduced bacterial diversity while increasing fungal diversity specifically at 800 and 1600 kg/ha, and increased the co-occurrence network stability. Notably, the abundance of various taxa involved in reducing N 2 O emissions (Methylomirabilota, Gemmatimonadota, Terrimonas ) was higher in Humalite-treated soils. Overall, Humalite application modulated rhizosphere microbial communities, enhancing beneficial taxa and network connectivity while suppressing pathogenic and harmful taxa. These changes suggest that Humalite creates a more balanced, resilient, and health-promoting soil microbiome.
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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 | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».