Linking Soil Nitrogen Cycling and Plant Biotic Traits to Nitrogen Use Efficiency Parameters Among Diverse Canola (Brassica napus) Genotypes
Notice bibliographique
Résumé
Canola (Brassica napus) is a dominant oilseed crop grown globally, second only to soybean. It requires relatively large amounts of nitrogen (N) fertilizer input compared to other oilseeds or cereal crops, but global estimates suggest that less than 50% of applied nitrogen (N) is recovered in canola seed harvest, indicating significant N-use inefficiencies. These inefficiencies contribute to resource overuse and waste, that can negatively impact the environment. There is significant variation in N-use efficiency (NUE) between crop genotypes, across different soil types and regions, and between different crop management systems. These factors make it challenging to implement strategies to improve NUE. Therefore, to create strategies to improve NUE, researchers must examine genotype (G) x environment (E) x crop management practices (M). Three studies employing varying combinations and degrees of G x E x M highlighted below-ground interactions (between soil properties, root phenology, and rhizosphere and root endosphere microbiomes) and above-ground plant traits (N uptake, N utilization, N partitioning, and seed protein) to determine relevant factors that contribute to canola productivity. This dissertation aims to link below-ground soil–plant–bacterial interactions to plant N uptake, remobilization, and partitioning that can improve canola harvest parameters such as yield, partial factor productivity (PFP), and NUE. Sixteen canola genotypes were grown on a Dark Brown Chernozem in Saskatchewan, Canada, with soil and plants sampled five times from 32-81 days after sowing (DAS), and seeds sampled at 81 DAS. Canola genotypes in this thesis exhibited different concentrations of below-ground soil parameters like moisture and NO3- -N; and genotypes with higher NUE and PFP were linked greater absorption of these soil parameters. Root morphology and rhizosphere and root microbiomes did not correlate with NUE or PFP. However, root surface area negatively correlated with soil NO3--N concentrations, suggesting that genotypes with larger absorptive surfaces acquired more soil mineral N. Rhizosphere bacterial diversity and community structure varied with changes in soil NH4+-N and pH, respectively, while root bacterial diversity and community structure varied with changes soil moisture and pH, and soil NO3--N, respectively. Plant-bacterial interactions likely shaped these microbiomes, making them distinct between genotypes.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».