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Enregistrement W4415093681 · doi:10.1094/pbiomes-05-25-0033-r

Root Microbial Functions and Robust Network Drive High-Yielding Canola Genotype

2025· article· en· W4415093681 sur OpenAlexafffund
Yunliang Li, Steven D. Mamet, Sally Vail, Steven D. Siciliano

Notice bibliographique

RevuePhytobiomes Journal · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineNursing
ThématiqueMicrobial Metabolites in Food Biotechnology
Établissements canadiensAgriculture and Agri-Food CanadaUniversity of Saskatchewan
Organismes subventionnairesUniversity of Saskatchewan
Mots-clésMetagenomicsMedicago truncatulaAbiotic componentCanolaMetaproteomicsMicrobiomeGenotypeMicrobial population biologyBacteria

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Plants and their root microbiomes have coevolved complex relationships that influence growth and development. Although plant genotype is known to shape root microbiomes, a detailed understanding of this interplay remains limited. We used shotgun metagenomic sequencing to examine the composition, function, and microbial association networks of root bacterial communities in two Brassica napus (canola) genotypes with contrasting yields: NAM-23 and NAM-30. Root samples were collected at three developmental stages (vegetative, flowering, and maturation) across three field sites. Growth stage significantly influenced both alpha and beta diversity, but not Kyoto Encyclopedia of Genes and Genomes pathway functions. Genotype had minimal effect on overall diversity and function but specifically influenced the recruitment of certain bacterial taxa and the topology of microbial association networks. NAM-23, the high-yielding genotype, was enriched in plant-growth-promoting bacteria ( Rahnella) and genes related to carbohydrate and phosphorus metabolism. Additionally, NAM-23 exhibited a more robust and connected microbial network, with higher degree, betweenness, and clustering coefficient, and more genotype-specific hub taxa, traits often associated with enhanced resistance to abiotic and biotic stresses and potentially contributing to its higher yield. Our findings provide a high-resolution view of genotype-specific interactions with the root microbiome, highlighting key microbial features associated with high yield. These insights support microbiome-informed strategies for crop improvement in sustainable agriculture. [Formula: see text] Copyright © 2026 The Author(s). This is an open access article distributed under the CC BY-NC-ND 4.0 International license .

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,008

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,009
Tête enseignante GPT0,238
Écart entre enseignants0,229 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2025
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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