Soil histories continue to structure the bacterial and oomycete communities of Brassicaceae host plants through time on the Canadian prairies
Bibliographic record
Abstract
Afin d’étudier l’écologie microbienne, il est nécessaire, dans un premier temps, de déterminer quels micro-organismes sont présents dans un milieu et à quel instant. Ces informations sont requises pour pouvoir ensuite développer des outils permettant de prédire l’assemblage des communautés et les fonctions que celles-ci peuvent contenir. Cependant, la multitude des processus entrant en jeu dans la structure et la composition des communautés microbiennes, rendent leur étude complexe. Parmi les nombreux processus à étudier, il est notamment question de l’échelle temporelle à prendre en compte pour comprendre l’assemblage des communautés microbiennes. En effet, les événements historiques conditionnent la composition et la biodiversité des futures communautés microbiennes. Pourtant, dans les sols, peu d’études se sont intéressées à l’impact des événements historiques dans l’assemblage des communautés microbiennes. Par conséquent, l’objectif de cette thèse était de quantifier comment les différentes histoires du sol ont influencé la structure et biodiversité des communautés bactériennes et oomycètes associées aux plantes hôtes des Brassicaceae à travers le temps. Les rotations de cultures de Brassicaceae sont de plus en plus courantes dans le monde et ont démontré des avantages pour les cultures concernées, telles que la rétention de l’humidité du sol ou la suppression de certains agents pathogènes des plantes. En revanche, l’impact des rotations de cultures de Brassicaceae sur la structure et biodiversité des communautés microbiennes résidentes est peu connu. Ainsi, des terrains agricoles des prairies canadiennes ayant des expériences de rotations de cultures en cours ont été utilisés pour modéliser l’impact des histoires de sol précédemment établies sur les futures communautés microbiennes. Les communautés microbiennes des racines, de la rhizosphère, et du sol éloigné des racines des Brassicaceae ont été étudiées grâce aux métabarcodes d’ARNr 16S ou ITS. La PCR quantitative et des méthodes phylogénétiques ont été utilisées pour améliorer l’analyse des communautés microbiennes. Cette thèse illustre comment différentes histories de sol établies par les cultures de l’année précédente ont continué à structurer les communautés microbiennes de la rhizosphère tout au long de la saison de croissance, à différents stades de croissance, jusqu’à un an après leur établissement. Cependant, le phénomène de rétroactions entre plantes et micro-organismes a permis de masquer cet héritage dans la rhizosphere de différentes espèces hôtes de Brassicacea pour lesquelles des communautés bactériennes phylogénétiquement similaires ont été retrouvées malgré diverses histoires du sol. Nos résultats montrent également que les différentes espèces hôtes de Brassicacea n’avaient pas d’impact sur la structure des communautés d’oomycètes et que le stress hydrique limitait également cette structuration pour les communautés bactériennes. Dans ces deux cas, l’effet de l’histoire du sol était donc encore visible sur la structure les communautés microbiennes durant l’année subséquente. Les découvertes selon lesquelles différentes histoires de sol persistent jusqu'à un an, même en présence de nouvelles plantes hôtes, et qu’elles peuvent continuer à façonner les communautés microbiennes ont des implications importantes pour la gestion agricole et les recherches futures sur les composants physiques de l'histoire du sol. Comprendre comment l'histoire du sol est impliquée dans la structure et la biodiversité des communautés microbiennes à travers le temps est une limitation de l'écologie microbienne et est nécessaire pour utiliser les technologies microbiennes à l'avenir pour une agriculture durable et dans toute la société.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.000 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.004 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.000 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.003 | 0.000 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".