Pyrosequencing reveals the influence of organic and conventional farming systems on bacterial communities. PLoS One 2012
Notice bibliographique
Résumé
It has been debated how different farming systems influence the composition of soil bacterial communities, which are crucial for maintaining soil health. In this research, we applied high-throughput pyrosequencing of V1 to V3 regions of bacterial 16S rRNA genes to gain further insight into how organic and conventional farming systems and crop rotation influence bulk soil bacterial communities. A 262 factorial experiment consisted of two agriculture management systems (organic versus conventional) and two crop rotations (flax-oat-fababean-wheat versus flax-alfalfa-alfalfa-wheat) was conducted at the Glenlea Long-Term Crop Rotation and Management Station, which is Canada’s oldest organicconventional management study field. Results revealed that there is a significant difference in the composition of bacterial genera between organic and conventional management systems but crop rotation was not a discriminator factor. Organic farming was associated with higher relative abundance of Proteobacteria, while Actinobacteria and Chloroflexi were more abundant in conventional farming. The dominant genera including Blastococcus, Microlunatus, Pseudonocardia, Solirubrobacter, Brevundimonas, Pseudomonas, and Stenotrophomonas exhibited significant variation between the organic and conventional farming systems. The relative abundance of bacterial communities at the phylum and class level was correlated to soil pH rather than other edaphic properties. In addition, it was found that Proteobacteria and Actinobacteria
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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 | 0,000 |
| 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) | 0,000 | 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 ».