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Enregistrement W6911027987 · doi:10.5061/dryad.hqbzkh1bk

Data & Analysis for: Soil microbiome sequencing reveals pathogen accumulation and nutrient cycle changes, but not mycorrhizal suppression in naturally occurring invasion of garlic mustard

2019· dataset· en· W6911027987 sur OpenAlexaff

Notice bibliographique

RevueDRYAD · 2019
Typedataset
Langueen
Domaine
Thématique
Établissements canadiensAlgoma UniversityQueen's University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEcosystemMicrobial population biologyInvasive speciesNutrient cycleNutrientMicrobiomeSoil microbiologySoil waterSoil ecologyHost (biology)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The disruption of soil microbial communities is thought to be an important contributor to range expansion of several invasive plants. Previous research has focused on identifying how invasive plants change soil microbial diversity and composition. However, it is also important to recognize the different functional roles of genetically distinct microbial taxa to understand the mechanism of plant invasion and its impact on nutrient cycling and other ecosystem services. We examine changes in soil microbial functional groups associated with the invasion of Alliaria petiolata. Laboratory experiments suggest that A. petiolata can suppress arbuscular mycorrhizal fungi (AMF) to disrupt native plant communities. Despite mounting evidence of AMF suppression under controlled laboratory and greenhouse experiments, it is less clear if allelochemicals persist under natural field conditions. To determine how A. petiolata invasion alters soil bacterial and fungal diversity and function in the field, we assigned taxonomic and functional classification to the 16S and ITS rRNA sequences present in edaphically matched soil samples inside and outside ten naturally occurring populations of A. petiolata. We also measured root health of plants co-occurring with A. petiolata to test the effect of soil microbial functional groups on plant health. In contrast to controlled experiments, we found no changes in mycorrhizal diversity, suggesting that mycorrhizal suppression is not a particularly strong mechanism of A. petiolata invasion. Instead, we recorded changes in pathogen community composition and an increase in root lesions for plants grown in A. petiolata invaded soils. These results support the ‘Enemy of my Enemy Hypothesis’ which predicts pathogen accumulation and spillover, decreasing native plant performance. Synthesis We did not find support for the suppression of AMF as a mechanism of invasion by A. petiolata in invaded field soils. However, changes in the community composition of pathogen and nutrient cycling microbes may be important forces underlying the invasion of A. petiolata and its impact on ecosystem function.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Jeu de données · Signal consensuel: Jeu de données
Score de désaccord entre enseignants0,414
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,000
Bibliométrie0,0030,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,126
Tête enseignante GPT0,346
Écart entre enseignants0,220 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreJeu de données

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
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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