Cover crop microbiomes affect legume cash crop growth but not consistently through enriching nitrogen-fixing rhizobia
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT Harnessing plant-microbe interactions offers a promising path to reduce chemical inputs and enhance crop resilience in agricultural systems. However, microbial inoculants often fail to persist or function consistently across soils, which limits their broad utility. Here, we explore whether legume cover crops can be used to create microbial legacies that improve nodulation and nitrogen fixation in downstream legume cash crops. In a greenhouse experiment, we inoculated four cash crops with rhizosphere and nodule microbiomes derived from different legume cover crops, then used 16S rRNA and nifH amplicon sequencing to profile bacterial and diazotroph communities, respectively. Host identity shaped cover crop rhizosphere and nodule microbial communities, and specific taxa within these communities predicted nodulation and growth in some cash crops. Host specificity varied widely across cash crops, with alfalfa narrowly dependent on a specific symbiont and common bean and fava bean forming more permissive, taxonomically diverse nodule communities. Increased nodulation did not consistently improve biomass, and outcomes in some cash crops depended on more than symbiont compatibility alone. In particular, common bean growth was predicted by both rhizobial and non-rhizobial taxa, while soybean nodulation was shaped by its compatible symbiont as well as a mismatched rhizobial taxon associated with other hosts. Together, these results suggest that cover crops can shape cash crop microbiomes and productivity in host-specific ways, requiring precise symbiont matching in selective hosts but offering more flexible, multi-taxon management opportunities in permissive hosts.
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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 ».