土壤微生物组高度多样,为了改善其在生物地球化学模型中的表示,可以利用微生物基因组数据来推断关键功能性状。可以预测,可以预测,可以预测,可以预测,可以预测由基于理论的层次结构框架纳入基于理论的层次框架,可以预测由单个性状相互作用引起的新兴行为。在这里,我们将理论驱动的底物摄取动力学预测与基于基因组的基于基因组性状的动态能量预算模型相结合,以预测土壤细菌中新兴的寿命和权衡。应用于植物微生物组系统时,该模型准确地预测了与观察结果一致的不同底物练习策略,从而发现了微生物增长率和效率之间的资源依赖性权衡。例如,在以后的植物生长阶段受到有机酸的渗出剂的固有变慢的微生物,表现出增强的碳利用效率(产量),而无需牺牲生长速度(功率)。这种见解对将植物的根源碳保留在土壤中有影响,并突出了数据驱动的基于性状的基于性状的方法,以改善生物地球化学模型中的微生物代表。
由不同种类的入侵植物产生的摘要该项目基于与哥伦比亚波哥大的De la Salle合作进行的四年合作,该项目涉及与传统农业和气候变化对土壤的有害影响有关的项目。该研究将使用该组开发的方法生产生物炭并测试其对根际土壤微生物的影响。Biochar是一种由植物材料生产的富含碳产品,具有许多应用,例如水污染物的吸附和碳固存,但主要用于提高土壤生产率。根际是土壤界面的界面,由于分泌的根渗出液,微生物活性很高,它吸引了与植物形成共生关系的微生物。根际中的微生物直接影响农业植物生长和产量的成功。这项工作将检查使用来自不同侵入性植物的叶子作为其原料的叶子补充的根际的微生物活性。叶子的化学成分在不同种类的植物之间有所不同,不同原料产生的生物炭具有不同的特性,这反过来又可能导致居住在根际的微生物差异。该项目将使用已建立的分子和微生物学技术来补充从不同侵入性植物物种产生的生物炭时,根根际的微生物活性是否存在差异,这些char被用来研究根茎中的土壤群落。引言和背景动机以及对研究领域和本科研究领域的更广泛影响最终,确定改善根际中微生物活性的原料类型(用于生物炭生产)可能会导致更好的作物产量。
摘要:在间隔系统中,谷物和豆类之间的相互作用是由地下结构的互补性及其与土壤微生物组的相互作用强烈驱动的,这会提出一个基本的查询:不同的基因型可以改变根源微生物社区的构型?为了解决这个问题,我们进行了一项现场研究,探测了间作和多样的玉米(Zea Mays L.)和Bean(菜豆射手L.,Chaseolus coccineus L.)基因型组合的影响。通过从根际样品中细菌16S rRNA基因的扩增子测序,我们的结果表明,间编写条件会改变根际细菌群落,但是这种影响的程度基本上受到特定基因型组合的影响。总体而言,间作允许募集独家细菌物种并增强社区的复杂性。尽管如此,玉米和豆类基因型的组合决定了两个不同的群体,这些群体具有较高或较低的细菌群落多样性和复杂性,这些群体受到相关的特定豆系的影响。此外,间作玉米线在募集细菌成员的倾向上表现出不同的倾向,其响应性线更敏感,显示出与特定微生物的优先相互作用。我们的研究最终表明,基因型对根际微生物组有影响,并且针对两种物种的仔细选择基因型组合对于在间隔中实现兼容性优化至关重要。
摘要。本文介绍了微生物制剂对根际生物学活性的影响和冬季小黑麦的生产力。根据使用微生物制剂,米佐蛋白,rzhf品牌的根瘤菌和FZHF品牌的微生物制剂的背景,研究了冬季小麦根际生物学活性的微生物和生化指标。数据揭示了有关使用农业的氮微生物和放线菌的数量的增加,关于微米菌的生长,放线菌的生长,用米佐蛋白治疗时,用氨基化的微型机器人来处理rhiiz的数量时,将rhiiz的数量与rhizh进行了rhizh时,将纤维素降解的微生物进行了处理。提供了有关微生物制剂对冬季小卵石酶酶库的有益作用的数据。当使用药物根瘤菌品牌RZHF,转化酶和过酶时,当用药物根瘤菌品牌FZHF,多酚氧化酶和过氧化物酶处理时,注意到磷酸酶和过氧化物酶的高活性。结论是关于尿素酶活性的减少以及实验所有变体的生产力元素指标的增加。
微生物相互作用对于成功建立和维持微生物人群至关重要。这些相互作用通过环境识别,然后是分子和遗传信息的转移,其中包括许多机制和分子类别。微生物在环境中很少遇到单个物种种群,因为在不同栖息地的研究表明,通常在一个小样本中检测到巨大的丰富性和丰度变化。根际已知是微生物活性的热点。在那里,根际是一个具有较高微生物多样性的环境。根瘤菌作为PGPR可以在促进植物的营养获取中发挥重要作用,这有利于引起根本生物质量积累的因素和/或阻碍那些可能对根系开发产生底特ri心理影响的因素。可以通过间接(对病原体)或直接(例如,植物性生产)的作用方式来实现PGPR的这种作用。细菌菌株之间的植物生长机制不同,在很大程度上取决于这些菌株释放的有机化合物的类型。例如,促进植物生长的激素和其他由Bacte RIA释放的次级代谢产物可以改变植物的生长和发育。最近,据报道,植物和相关细菌之间的关联已经达到这样的水平,因此如果没有其相关细菌,宿主植物就无法发育。
摘要:从阿尔及利亚健康鹰嘴豆的根际分离出的两种甲状腺素菌菌株和三个芽孢杆菌菌株的体外磷酸盐溶解能力以及对池塘实验中鹰嘴豆幼虫的生长影响进行了评估。所测试的微生物具有较高的磷酸盐溶解活性,溶解度指数范围为2.41至7.40。溶解化磷酸盐的浓度从30.17到157.44μg/ml不等。在龙舌兰杆菌BT1(157.44μg/ml)和Trichoderma Orientale T1(143.33μg/ml)的两种培养滤液中观察到了最大磷酸盐 - 溶解活性,并伴随着4.51至5.75的pH降低。分别使用菌株(B.龙舌兰B. tequilensis bt1和T. t. t.),结合使用,通过促进种子的发展并有效增强植物生长,对发芽产生有益的作用。鹰嘴豆幼苗与单独的治疗相比,用B.龙舌兰芽孢杆菌BT1和T. Orientale T1的混合物一起处理,表现出更好的营养生长。据我们所知,这是组合微型iSms b的磷酸盐溶解潜力的第一份报告。Tequilensis和T. Orientale及其促进鹰嘴豆植物生长的能力。
摘要:微生物组在塑造宿主表型中的作用已成为一个关键的研究领域,对生态,进化和宿主健康具有影响。复杂而动态的相互作用涉及植物及其多样化的根际微生物群落受到许多因素的影响,包括但不限于土壤类型,环境和植物基因型。了解这些因素对微生物社区大会的影响是产生特定于植物的宿主特定和强大的好处的关键,但它仍然具有挑战性。在这里,我们对八代拟南芥l和cvi进行了人工生态系统选择实验,以选择与宿主的较高或更低生物量相关的土壤微生物。这导致了由于随机环境变化,植物基因型和生物量选择压力之间复杂的相互作用所塑造的不同微生物群落。在实验的初始阶段,基因型和生物量选择处理具有适中但显着的影响。随着时间的流逝,植物基因型和生物量处理的影响更多,解释了微生物群落组成的约40%。此外,在选择高生物量的选择下,观察到在选择中,观察到在选择中,观察到在选择中,观察到在选择中,观察到了植物生长促进根细菌的基因型特异性关联,labraceae和l er和rhizobiaceae与CVI的基因型相关性。
摘要。Artanti H、Joko T、Suryanti。2023. 用 Rhizophagus intraradices 和 Trichoderma asperellum 处理的葱根际细菌多样性和群落结构。生物多样性 24:6248-6255。根际是一个营养丰富且微生物活性高的区域。根际区域的条件会影响植物的生长和对病原体的抵抗力。本研究旨在确定使用 Rhizophagus intraradices 和 Trichoderma asperellum 对葱根际细菌多样性和群落结构以及对葱生长和健康的影响。对葱根际进行宏基因组分析,以确定用 R. intraradices、T. asperellum、对照和土体土壤处理的葱的细菌群落多样性和结构。结果表明,根际细菌的组成、多样性及根际细菌种类数量均受到R. intraradices和T. asperellum的影响,但两种真菌的施用对根际细菌的结构没有影响;根际细菌种类的多样性和数量能够促进植物的生长和抗逆性,尤其以R. intraradices的施用效果更佳。
制药创新杂志 2023;SP-12(11): 1033-1036 ISSN (E): 2277-7695 ISSN (P): 2349-8242 NAAS 评级:5.23 TPI 2023; SP-12(11): 1033-1036 © 2023 TPI www.thepharmajournal.com 收稿日期: 2023-08-08 接受日期: 2023-11-09 Amrutha G 印度卡纳塔克邦卡拉布拉吉农业学院农业微生物学系 Mahadevaswamy 印度卡纳塔克邦赖久尔农业科学大学农业微生物学系 Swapna 印度卡纳塔克邦赖久尔农业科学大学农业微生物学系 Anand N 印度卡纳塔克邦卡拉布拉吉农业学院土壤科学与农业化学系 Balakrishna R 印度卡纳塔克邦哈加里农业学院农业微生物学系 Suhas PD 印度北方邦普拉亚格拉杰 SHUATS 植物病理学系 通讯作者: Amrutha G印度卡纳塔克邦卡拉布拉吉农学院
过多的碳排放加剧了气候变暖,对人类社会和地球生态系统构成了严重的挑战(Liu and Deng,2011年)。森林是土地生态系统的重要组成部分,贡献了地下碳的大部分和近一半的地下碳,在调节全球碳周期以及应对气候变化方面起着至关重要的作用(Yun等,2018)。大约77%的全球地面碳池存储在森林生态系统中(Wang and Wang,2015年)。估计森林生态系统碳储存将有助于我们更好地了解森林在全球变暖中的作用(Fang and Wang,2001)。积累方法是估计森林碳储存的常见方法。通过抽样和测量来计算森林中主要树种的平均能力(T/m)。根据森林总库存计算生物质,并根据生物量和碳量之间的转化系数计算碳存储量(Williams等,2000)。森林碳存储与环境因素密切相关。研究(Hagedorn等,2003; Yue等,2018)表明,土壤C/N和总氮含量与森林生态系统的碳存储显着相关。但是,关于森林储存与根际土壤微生物之间相关性的系统研究很少。