王敬敬
2021 mSphere 生物制品处理的马铃薯人工林土壤和根际微生物群落的局部网络特性是作物产量的重要预测因子
2024-2-29 16:10
阅读:381

原文链接:Local Network Properties of Soil and Rhizosphere Microbial Communities in Potato Plantations Treated with a Biological Product Are Important Predictors of Crop Yield | mSphere (asm.org)

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摘要

了解农业生物产品在不同土壤剖面和作物下的功效和潜在作用机制,可以根据当地条件提出更精确的产品建议,并最终提高作物产量。本研究旨在利用根周和根际土壤微生物组成和结构来评估解淀粉芽孢杆菌接种剂(菌株 QST713)对马铃薯的潜在影响,并探讨其与作物产量的关系。我们采用新一代测序(NGS)和生物信息学方法评估了 185 份土壤样本中的细菌和真菌生物多样性,这些样本分布在美国三个不同地理位置的四个不同时间点(从种植到收获)。除了地点和取样时间(包括根周和根际土壤之间的差异)是确定微生物群组成的主要变量外,作为一种处理方法使用的微生物接种剂对真菌群落也有微小但显著的影响,对细菌群落也有微小的影响。不过,处理保留了原生群落,对收获后的α-和β-多样性模式没有造成可检测到的持久影响。利用有关微生物接种剂应用的信息,并考虑到微生物组的组成和结构数据,我们能够训练一个随机森林模型,以相对较高的准确率(84.6%)来估计根周或根际样本是来自低产区块还是高产区块,结论是真菌群落结构比细菌群落结构为我们提供了更多的马铃薯产量估计信息。

重要意义

我们的研究结果强化了这样一种观点,即每个地点的每个栽培品种都会吸收独特的微生物群落,而且这些群落受植物生长阶段的影响。此外,在马铃薯上接种淀粉芽孢杆菌 QST713 产品导致增产的地点,也会改变特定分类群的丰度和局部网络结构。通过田间试验获得的数据可以训练一个预测模型来估算某个区块的产量,确定微生物组变量,特别是与微生物群落结构相关的变量,其预测能力甚至高于区块的地理位置(即微生物β-多样性的主要决定因素)。本文介绍的方法可以在任何其他作物中复制,以拟合新的模型,并评估任何农业投入对土壤微生物群组成和结构的影响。

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