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Enregistrement W7162030552 · doi:10.82308/43622

Testing the efficacy of a microbial inoculant to increase cold tolerance in corn

2023· dissertation· en· W7162030552 sur OpenAlexaboutno aff
Jonathan Zajonc

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typedissertation
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiquePlant-Microbe Interactions and Immunity
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMicrobial inoculantAbiotic componentRhizosphereAbiotic stressCropLimitingAgricultureSowingNutrient

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Climate change is increasing the severity of abiotic stresses that can reduce plant growth and crop yield. Furthermore, modern agricultural practices have degraded soil microbiota, thus limiting their ability to alleviate abiotic stress in plants. Due to climate change, irregular temperature events, such as periods of cold during spring planting or fall harvest, may reduce crop yield and even render it unfit for market. Annually, in the province of Quebec and throughout Canada, low temperature stress causes significant losses of staple crops such as corn. It has been shown that inoculation with a microbial consortium can improve soil microbial diversity and reduce the effect of abiotic stresses such as high temperature and salinization on crops. However, there has been limited research on their efficacy in alleviating low temperature stress. While there are many agricultural biostimulants available, none are specifically targeted for cold stress. This project aimed to test the efficacy of an existing commercial bacterial inoculant to promote the growth of corn under low temperature stress. The expected mode of action for this to be achieved is phosphorus and calcium solubilization, and iron chelation. The temperatures tested were 25 °C as the optimal temperature, and 20 °C and 15 °C as the low temperatures. The ability of the consortium to alleviate cold stress was assessed through a series of germination and biomass accumulation experiments done in a highly controlled environment along with plant tissue nutrient analysis. The response of the rhizosphere to low temperatures and the addition of the microbial inoculant was characterized by community profiling using 16S rRNA sequencing data. The results showed that there was no significant effect of the consortia on germination rate or early plant growth. There was also no effect on plant height throughout the V0 to V4 growth stages for the range of temperatures tested, although there was a detectable yet insignificant increase in biomass at the V4 stage for the treatment group at the optimal temperature. This suggests that the inoculant may have slightly promoted plant growth under ideal conditions. The nutrient analysis showed a higher concentration of phosphorous, calcium, and metals such as iron and zinc in the plant tissue of the treatment group at the optimal temperature, further supporting this finding. The results of the rhizosphere microbiome community profiling showed that the addition of the inoculant resulted in no detectable effect on community structure at any of the temperatures tested, although the temperature differences resulted in significantly different microbial communities. Overall, the inoculant seemed to have a positive yet statistically insignificant effect on plant growth at the optimal temperature tested only

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,030
Tête enseignante GPT0,253
Écart entre enseignants0,223 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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
Publié2023
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