Taxonomic identification and diversity of effective soil microorganisms: towards a better understanding of this microbiome
Notice bibliographique
Résumé
Soil microorganisms found in agricultural residues and the so-called efficient microorganisms (EM) are attractive for their potential applications and benefits in the bioremediation of complex ecosystems. However, the knowledge about Who is doing what?, as well as the trophic interaction in those communities that explain its benefits are limited; a better understanding of this microbiome is needed to explain its benefits. The objective of this research was to characterize the microorganisms isolated from two soil communities and the efficient microorganisms obtained in laboratory (EM16 consortium), taking into account physico-chemical characteristics, diversity, quantification, and taxonomic identification through microbiological and molecular techniques. A microbiological analysis was performed according to the morphological characteristics of the colonies as well as the study of the dynamics and taxonomic identification of the microbial populations through the TRFLP and Ion Torrent techniques. The diversity, dynamics, and taxonomic identification achieved in these studies showed the prospects for using these soil EM in bioremediation, considering the diverse metabolic pathways that these species have and their symbiotic interactive potential for biodegradation of lignocellulosic-resilient compounds. This study provides the first molecular characterization of the EM (EM16 consortium) and soil isolates from agricultural residues (sugarcane crop and bamboo field). The results suggest that the use of microbiological and molecular tools in a polyphasic approach allows the complete characterization of non-cultivable microorganisms that could contribute to sustainable environmental management and crop production.
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 enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».