A Field-Based Study of Phyllosphere Mycobiomes in Apple Orchards Under Varying Agricultural Management Strategies
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Microbial communities in the phyllosphere are key players in plant health and disease resistance, yet their response to agricultural management strategies remains poorly understood under field conditions. Here, we compare fungal community composition and diversity across conventional and organic apple orchards using ITS amplicon sequencing. Leaf samples were collected from six sites at three distinct time points during the 2023 growing season (in May, July, and August) corresponding approximately to monthly intervals throughout the summer. Flower samples were collected from the same trees in May. Our analyses reveal that agricultural management strategies are significantly associated with fungal community structure, with effects intensifying from May to July. Both types of management strategies showed enrichment for different genera known to include common apple tree pathogens: Alternaria and Podosphaera were associated with conventional sites, while Didymella and Ramularia were associated with organic sites. Although fungal alpha diversity was higher in May at conventional orchards compared to organic orchards, it declined over time at conventional sites while it remained stable at organic sites. Together, these patterns indicate that distinct management interventions impose contrasting selective pressures on the apple tree phyllosphere mycobiome, thus shaping both broad fungal community composition and the dominance dynamics of key fungal taxa. Our findings underscore the ecological relevance and inherent challenges of field-based microbiome research, and provide insights to inform the development of sustainable orchard management strategies grounded in fungal community dynamics.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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 ».