Anlage

Oct 24, 2023

Naturpflanzen (2023)Diesen Artikel zitieren

7 Altmetrisch

Details zu den Metriken

Pflanzen-Boden-Feedbacks (PSFs), bodenvermittelte Pflanzeneffekte auf artspezifische oder heterospezifische Nachfolger, sind ein wesentlicher Treiber der Vegetationsentwicklung. Es wurde vorgeschlagen, dass spezialisierte Pflanzenantagonisten Unterschiede in den PSF-Reaktionen zwischen konspezifischen und heterospezifischen Pflanzen hervorrufen, wohingegen die Beiträge generalistischer Pflanzenantagonisten zu PSFs noch wenig untersucht sind. Hier haben wir PSFs bei neun einjährigen und neun mehrjährigen Graslandarten untersucht, um zu testen, ob schlecht geschützte einjährige Arten von Generalisten dominierte Pflanzenantagonistengemeinschaften ansammeln, was zu gleichermaßen negativen PSFs bei konspezifischen und heterospezifischen einjährigen Arten führt, wohingegen gut geschützte mehrjährige Arten überwiegend von Spezialisten dominierte Antagonistengemeinschaften ansammeln was zu negativen PSFs bei Artgenossen führt. Einjährige Pflanzen wiesen mehr negative PSFs auf als mehrjährige Pflanzen, was auf Unterschiede in den Wurzelgewebeinvestitionen zurückzuführen ist, dies war jedoch unabhängig von der Konditionierungspflanzengruppe. Insgesamt unterschieden sich konspezifische und heterospezifische PSFs nicht. Stattdessen wurden konspezifische und heterospezifische PSF-Reaktionen in den Böden einzelner Arten korreliert. Bodenpilzgemeinschaften waren generalistisch dominiert, konnten die PSF-Variation jedoch nicht zuverlässig erklären. Unsere Studie legt dennoch nahe, dass Gastgeber-Generalisten eine wichtige Rolle als Treiber von PSFs spielen.

Dies ist eine Vorschau der Abonnementinhalte, Zugriff über Ihre Institution

Greifen Sie auf Nature und 54 weitere Nature Portfolio-Zeitschriften zu

Holen Sie sich Nature+, unser preisgünstigstes Online-Zugangsabonnement

29,99 $ / 30 Tage

jederzeit kündigen

Abonnieren Sie diese Zeitschrift

Erhalten Sie 12 digitale Ausgaben und Online-Zugriff auf Artikel

119,00 $ pro Jahr

nur 9,92 $ pro Ausgabe

Leihen oder kaufen Sie diesen Artikel

Holen Sie sich diesen Artikel nur so lange, wie Sie ihn benötigen

39,95 $

Die Preise können örtlicher Steuern unterliegen, die beim Bezahlvorgang berechnet werden

Pilz-ITS2-Sequenzdaten werden unter der Projektnummer PRJNA952944 auf NCBI hochgeladen. Daten zur Pflanzenbiomasse des Hauptexperiments sowie Daten zu Wurzelmerkmalen sind auf figshare verfügbar unter: https://doi.org/10.6084/m9.figshare.22740974 ref. 69. Die FUNGUILD-Datenbank46 (http://www.funguild.org) wurde für die ASV-Annotation von Pilzen für ökologische Gilden verwendet. Quelldaten werden mit diesem Dokument bereitgestellt.

Lekberg, Y. et al. Relative Bedeutung von Konkurrenz und Pflanzen-Boden-Feedback, ihre Synergie, Kontextabhängigkeit und Auswirkungen auf die Koexistenz. Ökologisch. Lette. 21, 1268–1281 (2018).

Artikel PubMed Google Scholar

De Deyn, GB et al. Die Fauna der wirbellosen Bodentiere fördert die Sukzession und Vielfalt des Graslandes. Natur 422, 711–713 (2003).

Artikel PubMed Google Scholar

Liu, S. et al. Die Vielfalt der Phylotypen innerhalb der funktionellen Gruppen von Bodenpilzen fördert die Stabilität des Ökosystems. Nat. Ökologisch. Entwicklung 6, 900–909 (2022).

Artikel PubMed Google Scholar

Wilschut, RA et al. Wurzelmerkmale und unterirdische Pflanzenfresser hängen mit der Variation der Pflanze-Boden-Rückkopplung zwischen Kongeneren zusammen. Nat. Komm. 10, 1564 (2019).

Artikel PubMed PubMed Central Google Scholar

Philippot, L., Raaijmakers, JM, Lemanceau, P. & van der Putten, WH Zurück zu den Wurzeln: die mikrobielle Ökologie der Rhizosphäre. Nat. Rev. Microbiol. 11, 789–799 (2013).

Artikel CAS PubMed Google Scholar

Bergmann, J. et al. Der Gradient der Pilzkollaboration dominiert den Wurzelökonomieraum in Pflanzen. Wissenschaft. Adv. 6, eaba3756 (2020).

Artikel CAS PubMed PubMed Central Google Scholar

Bezemer, TM et al. Unterschiedliche Zusammensetzung, aber ähnliche Funktion der Nahrungsnetze im Boden einzelner Pflanzen: Pflanzenarten und Auswirkungen auf die Gemeinschaft. Ecology 91, 3027–3036 (2010).

Artikel CAS PubMed Google Scholar

van der Putten, WH et al. Pflanzen-Boden-Rückkopplungen: die Vergangenheit, die Gegenwart und zukünftige Herausforderungen. J. Ecol. 101, 265–276 (2013).

Artikel Google Scholar

Mangan, SA et al. Negatives Pflanzen-Boden-Feedback sagt die relative Häufigkeit von Baumarten in einem tropischen Wald voraus. Natur 466, 752–755 (2010).

Artikel CAS PubMed Google Scholar

Klironomos, JN Feedback mit Bodenbiota trägt zur Seltenheit und Invasivität von Pflanzen in Gemeinschaften bei. Natur 417, 67–70 (2002).

Artikel CAS PubMed Google Scholar

Kempel, A., Rindisbacher, A., Fischer, M. & Allan, E. Stärke des Pflanzenboden-Feedbacks in Bezug auf die Seltenheit und phylogenetische Verwandtschaft von Pflanzen im großen Maßstab. Ökologie 99, 597–606 (2018).

Artikel PubMed Google Scholar

Bennett, JA et al. Pflanzen-Boden-Rückkopplungen und der Mykorrhiza-Typ beeinflussen die Populationsdynamik gemäßigter Wälder. Wissenschaft 355, 181–184 (2017).

Artikel CAS PubMed Google Scholar

Kardol, P., Bezemer, TM & van der Putten, WH Zeitliche Variation der Pflanzen-Boden-Rückkopplung steuert die Sukzession. Ökologisch. Zündete. 9, 1080–1088 (2006).

Artikel PubMed Google Scholar

van der Putten, WH, Van Dijk, C. & Peters, BAM Pflanzenspezifische bodenbürtige Krankheiten tragen zur Sukzession in der Vordünenvegetation bei. Nature 362, 53–56 (1993).

Artikel Google Scholar

Thakur, MP et al. Pflanzen-Boden-Rückkopplungen und zeitliche Dynamik der Beziehungen zwischen Pflanzenvielfalt und Produktivität. Trends Ecol. Entwicklung 36, 651–661 (2021).

Artikel PubMed Google Scholar

van de Voorde, TFJ, van der Putten, WH & Martijn Bezemer, T. Intra- und interspezifische Wechselwirkungen zwischen Pflanze und Boden, Bodenvermächtnisse und vorrangige Auswirkungen während der Altfeldsukzession. J. Ecol. 99, 945–953 (2011).

Artikel Google Scholar

Kardol, P., Cornips, NJ, van Kempen, MML, Bakx-Schotman, JMT & van der Putten, WH Mikrobenvermittelte Pflanzen-Boden-Rückkopplung verursacht historische Kontingenzeffekte bei der Versammlung von Pflanzengemeinschaften. Ökologisch. Monogr. 77, 147–162 (2007).

Artikel Google Scholar

Callaway, RM, Montesinos, D., Williams, K. & Maron, JL Einheimische Kongenere sorgen durch Bodenbiota für biotische Resistenz gegen invasive Potentilla. Ökologie 94, 1223–1229 (2013).

Artikel PubMed Google Scholar

Kulmatiski, A., Beard, KH, Stevens, JR & Cobbold, SM Pflanzen-Boden-Feedbacks: eine metaanalytische Übersicht. Ökologisch. Lette. 11, 980–992 (2008).

Artikel PubMed Google Scholar

Semchenko, M. et al. Entschlüsselung der Rolle spezialisierter und generalistischer Wechselwirkungen zwischen Pflanzen und Mikroben als Treiber der Pflanzen-Boden-Rückkopplung. Neues Phytol. 234, 1929–1944 (2022).

Artikel CAS PubMed Google Scholar

Spear, ER & Broders, KD Wirtsgeneralistische Pilzpathogene von Sämlingen können die Waldvielfalt durch wirtsspezifische Auswirkungen und unterschiedliche Anfälligkeit zwischen Baumarten aufrechterhalten. Neues Phytol. 231, 460–474 (2021).

Artikel PubMed Google Scholar

Van der Putten, WH Pflanzenverteidigung unter der Erde und raumzeitliche Prozesse in natürlicher Vegetation. Ecology 84, 2269–2280 (2003).

Artikel Google Scholar

Mommer, L. et al. In der Vielfalt verloren: die Wechselwirkungen zwischen bodenbürtigen Pilzen, Biodiversität und Pflanzenproduktivität. Neues Phytol. 218, 542–553 (2018).

Artikel PubMed PubMed Central Google Scholar

Ruijven, J., Ampt, E., Francioli, D., Mommer, L. & Fridley, J. Vermitteln bodenbürtige Pilzpathogene die Beziehungen zwischen Pflanzenvielfalt und Produktivität? Beweise und Zukunftschancen. J. Ecol. 108, 1810–1821 (2020).

Artikel Google Scholar

Wilschut, RA & Geisen, S. Nematoden als Treiber der Pflanzenleistung in natürlichen Systemen. Trends Pflanzenwissenschaft. 26, 237–247 (2021).

Artikel CAS PubMed Google Scholar

Cortois, R. et al. Pflanzen-Boden-Rückkopplungen: Rolle pflanzlicher Funktionsgruppen und Pflanzenmerkmale. J. Ecol. 104, 1608–1617 (2016).

Artikel Google Scholar

Semchenko, M. et al. Die Pilzvielfalt reguliert die Pflanzen-Boden-Rückkopplungen in gemäßigtem Grasland. Wissenschaft. Adv. 4, eaau4578 (2018).

Artikel CAS PubMed PubMed Central Google Scholar

Lemmermeyer, S., Lorcher, L., van Kleunen, M. & Dawson, W. Testen der Pflanzenwachstums-Abwehr-Hypothese unter der Erde: Erleiden schneller wachsende krautige Pflanzenarten mehr negative Auswirkungen durch Bodenbiota als langsamer wachsende? Bin. Nat. 186, 264–271 (2015).

Artikel PubMed Google Scholar

Xi, N. et al. Beziehungen zwischen Pflanzen-Boden-Feedbacks und funktionellen Merkmalen. J. Ecol. 109, 3411–3423 (2021).

Artikel Google Scholar

Dowarah, B., Gill, SS & Agarwala, N. Arbuskuläre Mykorrhizapilze verleihen Pflanzen Toleranz gegenüber biotischem Stress. J. Pflanzenwachstumsreg. 41, 1429–1444 (2021).

Artikel Google Scholar

Jarosz, AM & Davelos, AL Auswirkungen von Krankheiten in Wildpflanzenpopulationen und die Entwicklung der Aggressivität von Krankheitserregern. Neues Phytol. 129, 371–387 (2006).

Artikel Google Scholar

Spitzer, CM et al. Wurzelmerkmale und Bodenmikroorganismen als Treiber der Pflanze-Boden-Rückkopplungen in der subarktischen Tundrawiese. J. Ecol. 110, 466–478 (2021).

Artikel Google Scholar

Grime, JP Pflanzenstrategien, Vegetationsprozesse und Ökosystemeigenschaften (Wiley, 2006).

Bennett, JA & Klironomos, J. Mechanismen der Pflanze-Boden-Rückkopplung: Wechselwirkungen zwischen biotischen und abiotischen Treibern. Neues Phytol. 222, 91–96 (2019).

Artikel PubMed Google Scholar

De Long, JR et al. Gegensätzliche Reaktionen von Bodenmikroben- und Nematodengemeinschaften auf Erwärmung und Entfernung funktioneller Pflanzengruppen entlang eines Sukzessionsgradienten eines borealen Waldes nach einem Brand. Ökosysteme 19, 339–355 (2015).

Artikel Google Scholar

Olff, H., Hoorens, B., de Goede, RGM, van der Putten, WH & Gleichman, JM Kleinräumige Wandermosaike zweier dominanter Graslandarten: die mögliche Rolle bodenbürtiger Krankheitserreger. Oecologia 125, 45–54 (2000).

Artikel CAS PubMed Google Scholar

Vincenot, CE, Cartenì, F., Bonanomi, G., Mazzoleni, S. & Giannino, F. Die negative Rückkopplung zwischen Pflanze und Boden erklärt Vegetationsdynamik und -muster auf mehreren Skalen. Oikos 126, 1319–1328 (2017).

Artikel Google Scholar

in 't Zandt, D. et al. Schwankungen der Artenhäufigkeit über einen Zeitraum von 31 Jahren hängen mit der Rückkopplung zwischen Pflanze und Boden in einer artenreichen Bergwiese zusammen. J. Ecol. 109, 1511–1523 (2020).

Artikel Google Scholar

Mordecai, EA Pathogen beeinflusst die Pflanzenvielfalt in unterschiedlichen Umgebungen. Oikos 124, 414–420 (2015).

Artikel Google Scholar

Lepinay, C., Vondrakova, Z., Dostalek, T. & Munzbergova, Z. Die Dauer der Konditionierungsphase beeinflusst die Ergebnisse von Pflanzen-Boden-Feedback-Experimenten über die chemischen Eigenschaften des Bodens. Oecologia 186, 459–470 (2018).

Artikel PubMed Google Scholar

Maron, JL, Marler, M., Klironomos, JN & Cleveland, CC Bodenpilzpathogene und die Beziehung zwischen Pflanzenvielfalt und Produktivität. Ökologisch. Lette. 14, 36–41 (2011).

Artikel PubMed Google Scholar

Veen, GF et al. Die Rolle von Pflanzenstreu bei der Steuerung der Pflanze-Boden-Rückkopplungen. Vorderseite. Umgebung. Wissenschaft. 7, 168 (2019).

Artikel Google Scholar

Lekberg, Y. et al. Mehr Preis-Leistungs-Verhältnis? Können arbuskuläre Mykorrhiza-Pilzgemeinschaften zusammen mit anderen Pilzen mithilfe allgemeiner Pilzprimer angemessen charakterisiert werden? Neues Phytol. 220, 971–976 (2018).

Artikel PubMed Google Scholar

Benitez, MS, Hersh, MH, Vilgalys, R. & Clark, JS Pathogenregulierung der Pflanzenvielfalt durch effektive Spezialisierung. Trends Ecol. Entwicklung 28, 705–711 (2013).

Artikel PubMed Google Scholar

Nilsson, RH et al. Mykobiom-Diversität: Hochdurchsatzsequenzierung und Identifizierung von Pilzen. Nat. Rev. Microbiol. 17, 95–109 (2019).

Artikel CAS PubMed Google Scholar

Nguyen, NH et al. FUNGild: ein offenes Annotationstool zum Parsen von Pilzgemeinschaftsdatensätzen nach ökologischer Gilde. Pilz-Ecol. 20, 241–248 (2016).

Artikel Google Scholar

Tedersoo, L. & Anslan, S. Auf dem Weg zur PacBio-basierten Pan-Eukaryoten-Metabarkodierung unter Verwendung von ITS-Sequenzen voller Länge. Umgebung. Mikrobiol. Rep. 11, 659–668 (2019).

Artikel CAS PubMed Google Scholar

Eck, JL, Stump, SM, Delavaux, CS, Mangan, SA & Comita, LS Hinweise auf die Spezialisierung innerhalb der Art durch Bodenmikroben und die Auswirkungen auf die Vielfalt der Pflanzengemeinschaften. Proz. Natl Acad. Wissenschaft. USA 116, 7371–7376 (2019).

Artikel CAS PubMed PubMed Central Google Scholar

Tilman, D. et al. Der Einfluss funktioneller Vielfalt und Zusammensetzung auf Ökosystemprozesse. Science 277, 1300–1302 (1997).

Artikel CAS Google Scholar

Das, K., Prasanna, R. & Saxena, AK Rhizobia: ein potenzielles Biokontrollmittel für bodenbürtige Pilzpathogene. Folia Microbiol. 62, 425–435 (2017).

Artikel CAS Google Scholar

Reinhart, KO, Tytgat, T., Van der Putten, WH & Clay, K. Virulenz bodenbürtiger Krankheitserreger und Invasion durch Prunus serotina. Neues Phytol. 186, 484–495 (2010).

Artikel PubMed Google Scholar

Hannula, SE et al. Veränderungen in der Rhizosphären-Pilzgemeinschaft während der Sekundärsukzession nach Aufgabe der Landwirtschaft. ISME J. 11, 2294–2304 (2017).

Artikel PubMed PubMed Central Google Scholar

Heinen, R. et al. Die Zusammensetzung der Pflanzengemeinschaft steuert die Grünlandvegetation über Bodenvermächtniseffekte. Ökologisch. Lette. 23, 973–982 (2020).

Artikel PubMed PubMed Central Google Scholar

Forero, LE, Grenzer, J., Heinze, J., Schittko, C. & Kulmatiski, A. Im Gewächshaus und im Feld gemessene Pflanzen-Boden-Rückkopplungen sind nicht korreliert. Vorderseite. Umgebung. Wissenschaft. 7, 184 (2019).

Artikel Google Scholar

Bagchi, R. et al. Krankheitserreger und pflanzenfressende Insekten bestimmen die Vielfalt und Zusammensetzung der Regenwaldpflanzen. Natur 506, 85–88 (2014).

Artikel CAS PubMed Google Scholar

Parker, IM et al. Phylogenetische Struktur und Wirtshäufigkeit erhöhen den Krankheitsdruck in Gemeinschaften. Natur 520, 542–544 (2015).

Artikel CAS PubMed Google Scholar

Comita, LS, Muller-Landau, HC, Aguilar, S. & Hubbell, SP Asymmetrische Dichteabhängigkeit prägt die Artenhäufigkeit in einer tropischen Baumgemeinschaft. Wissenschaft 329, 330–332 (2010).

Artikel CAS PubMed Google Scholar

Johnson, DJ, Beaulieu, WT, Bever, JD & Clay, K. Artspezifische negative Dichteabhängigkeit und Waldvielfalt. Wissenschaft 336, 904–907 (2012).

Artikel CAS PubMed Google Scholar

Bellemain, E. et al. ITS als Umwelt-DNA-Barcode für Pilze: Ein In-silico-Ansatz deckt mögliche PCR-Verzerrungen auf. BMC Mikrobiol. 10, 189 (2010).

Artikel PubMed PubMed Central Google Scholar

Martin, M. Cutadapt entfernt Adaptersequenzen aus Sequenzierungslesevorgängen mit hohem Durchsatz. EMBnet J. 17, 10–12 (2011).

Artikel Google Scholar

Koljalg, U. et al. Auf dem Weg zu einem einheitlichen Paradigma für die sequenzbasierte Identifizierung von Pilzen. Mol. Ökologisch. 22, 5271–5277 (2013).

Artikel CAS PubMed Google Scholar

Abarenkov, K. et al. Die UNITE-Datenbank zur molekularen Identifizierung von Pilzen – aktuelle Updates und Zukunftsperspektiven. Neues Phytol. 186, 281–285 (2010).

Artikel PubMed Google Scholar

R-Kernteam R: Eine Sprache und Umgebung für statistisches Rechnen (R Foundation for Statistical Computing, 2021).

Pernilla Brinkman, E., Van der Putten, WH, Bakker, E.-J. & Verhoeven, KJF Pflanzen-Boden-Feedback: experimentelle Ansätze, statistische Analysen und ökologische Interpretationen. J. Ecol. 98, 1063–1073 (2010).

Artikel Google Scholar

Pinheiro, J., Bates, D., DebRoy, S., Sarkar, D. & R Kernteam. nlme: lineare und nichtlineare Mixed-Effects-Modelle. R-Paketversion 3.1-117 (2014); https://cran.r-project.org/web/packages/nlme/

Weiss, S. et al. Normalisierungs- und mikrobielle Differentialhäufigkeitsstrategien hängen von den Dateneigenschaften ab. Mikrobiom 5, 27 (2017).

Artikel PubMed PubMed Central Google Scholar

Oksanen, J. et al. Das Vegan-Paket. Gemeinschaftsecol. 10, 631–637 (2007).

Google Scholar

van Kleunen, M. et al. Der wirtschaftliche Einsatz von Pflanzen ist der Schlüssel zum Erfolg ihrer Verwilderung. Nat. Komm. 11, 3201 (2020).

Artikel PubMed PubMed Central Google Scholar

Wilschut, RA & van Kleunen, M. Artspezifische und heterospezifische Pflanzen-Boden-Feedbackdaten und Wurzelmerkmalsmessungen von 18 einjährigen und mehrjährigen Pflanzenarten. figshare https://doi.org/10.6084/m9.figshare.22740974 (2023).

Referenzen herunterladen

Wir danken Z. Zhang, E. Hannula, S. Geisen, R. Reuter und M. Stift für Ratschläge zu statistischen, molekularen und Wurzelmerkmalsanalysen, Q. Yang für die phylogenetischen Daten und O. Ficht, M. Fuchs, H. Vahlenkamp, ​​B. Speißer, B. Rüter, P. Kukofka, T. Voortman, N. Buchenau und studentische Hilfskräfte der Universität Konstanz für praktische Unterstützung. Darüber hinaus danken wir der Sequencing Analysis Core Facility der Universität Konstanz für ihre Unterstützung bei der Analyse der Pilz-ITS2-Sequenzierungsdaten und drei Gutachtern für ihre wertvollen Kommentare zum Papier. RAW dankt für die Finanzierung durch die Wageningen Graduate Schools (WGS Postdoc Talent Grant an RAW).

Ökologiegruppe, Fachbereich Biologie, Universität Konstanz, Konstanz, Deutschland

Rutger A. Wilschut, Ekaterina Mamonova und Mark van Kleunen

Abteilung für Nematologie, Universität und Forschung Wageningen, Wageningen, Niederlande

Rutger A. Wilschut

SequAna, University of Konstanz, Konstanz, Germany

Benjamin CC Hume

Schlüssellabor für Pflanzenentwicklungsökologie und -schutz der Provinz Zhejiang, Universität Taizhou, Taizhou, China

Mark van Kleunen

Sie können diesen Autor auch in PubMed Google Scholar suchen

Sie können diesen Autor auch in PubMed Google Scholar suchen

Sie können diesen Autor auch in PubMed Google Scholar suchen

Sie können diesen Autor auch in PubMed Google Scholar suchen

RAW und MvK haben die Studie entworfen. RAW und EM führten jeweils die Gewächshausexperimente und die molekularen Laborarbeiten durch. BCCH verarbeitete die rohen Sequenzierungsdaten. Die Datenanalysen wurden von RAW mit Beiträgen von MvK durchgeführt. Der Artikel wurde von RAW mit erheblichen Beiträgen von MvK verfasst und von allen Autoren überprüft.

Korrespondenz mit Rutger A. Wilschut.

Die Autoren geben an, dass keine Interessenkonflikte bestehen.

Nature Plants dankt Brenda Casper und den anderen, anonymen Gutachtern für ihren Beitrag zum Peer-Review dieser Arbeit.

Anmerkung des Herausgebers Springer Nature bleibt hinsichtlich der Zuständigkeitsansprüche in veröffentlichten Karten und institutionellen Zugehörigkeiten neutral.

Beide Panels zeigen die durchschnittliche Pflanzen-Boden-Feedback-Reaktion (Ln(biomassconditioning/biomasscontrol) von 18 reagierenden Pflanzenarten im Verhältnis zur durchschnittlichen Pflanzenbiomasse (Ln-transformiert) in gepoolten Böden der Konditionierungsphase (siehe Methoden). (A) Durchschnittliches Feedback Reaktionen auf alle konditionierten Böden (N = 90; 18 konditionierende Arten × 5 unabhängige biologische Replikate). (B) Durchschnittliche Feedback-Reaktionen auf alle Pflanzenarten außer Hülsenfrüchten (N = 70; 14 konditionierende Arten × 5 unabhängige biologische Replikate). Ergebnisse von Es werden zweiseitige Pearson-Korrelationstests zwischen der Biomasse der Konditionierungsphase und den durchschnittlichen Feedback-Antworten gezeigt.

Quelldaten

Bodenkonditionierungseffekte auf Artenebene ln(biomassekonditioniert/Biomassekontrolle), gemittelt über 18 antwortende Pflanzenarten, korrelierten nicht mit der spezifischen Wurzellänge (A; mm/g, logarithmisch transformiert) und korrelierten geringfügig signifikant mit dem relativen Wurzelgewicht (B). und korreliert nicht signifikant mit dem durchschnittlichen Wurzeldurchmesser (C; mm × 10). Die durchschnittlichen Merkmalswerte wurden aus einem separaten Wurzelmerkmalsexperiment ermittelt (siehe Methoden). Dargestellt sind Ergebnisse zweiseitiger Pearson-Korrelationstests zwischen Merkmalsdurchschnitt und durchschnittlichen Feedback-Reaktionen in konditionierten Böden. In Tafel B stellen Trendlinie und Schattierung den Korrelationskoeffizienten (±95 % KI) zwischen dem relativen Wurzelgewicht und dem durchschnittlichen PSF-Effekt dar.

Quelldaten

Durchschnittliche paarweise Bray-Curtis-Unähnlichkeiten vollständiger Pilzgemeinschaften unter allen 18 Konditionierungspflanzenarten (A), unter den neun einjährigen Arten (B) und unter den neun mehrjährigen Arten (C) korrelieren mit paarweisen phylogenetischen Abständen (ln transformiert; siehe Methoden). Ergebnisse von Mantel-Tests zwischen paarweisen phylogenetischen Abständen und paarweisen Bray-Curtis-Unterschiede werden in jedem Panel angezeigt, während Trendlinien und Schattierungen Korrelationskoeffizienten (±95 %-KI) darstellen.

Quelldaten

(A) NMDS-Ordnung, die die auf Bray-Curtis-Unähnlichkeit basierende Zusammensetzung mutmaßlicher Pilzpathogengemeinschaften zeigt, basierend auf der Häufigkeit von Pilz-Amplikonsequenzvarianten (ASV). Die PERMANOVA-Analyse ergab signifikante Unterschiede in der Zusammensetzung der mutmaßlichen Pilzpathogengemeinschaft unter den Konditionierungspflanzenarten (siehe Methoden; vollständige Artennamen sind in der Ergänzungstabelle 1 aufgeführt). (B) Die durchschnittlichen Pflanzen-Boden-Feedback-Reaktionen auf einzelne konditionierte Böden variieren geringfügig signifikant mit der mutmaßlichen Zusammensetzung der Pilzpathogengemeinschaft (NMDS-Achse 2), wie durch ein lineares Mixed-Effect-Modell und Log-Likelihood-Tests angezeigt (siehe Methoden und Ergänzungstabelle 7). ). In Tafel B stellen Trendlinie und Schattierung die vorhergesagte lineare Beziehung (±95 % KI) zwischen NMDS2 und der durchschnittlichen PSF-Reaktion dar.

Quelldaten

NMDS-Ordnung, die die auf Bray-Curtis-Unähnlichkeit basierende Zusammensetzung arbuskulärer Mykorrhiza-Pilzgemeinschaften zeigt, basierend auf der Häufigkeit von Pilz-Amplikonsequenzvarianten (ASV). Die PERMANOVA-Analyse ergab signifikante Unterschiede in der Zusammensetzung arbuskulärer Mykorrhiza-Pilzgemeinschaften zwischen konditionierenden Pflanzenarten (siehe Methoden; vollständige Artennamen sind in der Ergänzungstabelle 1 aufgeführt).

Quelldaten

(A) Variation auf Artenebene in der Logit-transformierten Gesamthäufigkeit von Krankheitserregern (Mittelwert ± SEM, N = 5 unabhängige biologische Replikate pro Pflanzenart; vollständige Artennamen sind in der Ergänzungstabelle 1 aufgeführt). Die Häufigkeiten basieren auf allen ASVs, die als mutmaßliche Krankheitserreger zugeordnet wurden. (B) Die durchschnittlichen Pflanzen-Boden-Feedback-Reaktionen auf einzelne konditionierte Böden variieren erheblich mit der Gesamtzahl der Krankheitserreger. In beiden Panels basieren die Testergebnisse des Log-Likelihood-Verhältnisses auf einem linearen Mixed-Effect-Modell (siehe Methoden und Ergänzungstabellen 11 und 12). In Tafel B stellen Trendlinie und Schattierung die vorhergesagte lineare Beziehung (±95 % KI) zwischen der Häufigkeit von Krankheitserregern und der durchschnittlichen PSF-Reaktion dar.

Quelldaten

Pilz-ASVs wurden aufgrund ihres Vorkommens in mindestens 2/3 oder maximal 1/3 der Pflanzenarten in dieser Studie manuell als Generalisten und Spezialisten eingestuft (die vollständigen Artennamen sind in der Ergänzungstabelle 1 aufgeführt). Die relativen Häufigkeiten wurden basierend auf nicht transformierten Lesezahlen berechnet.

Quelldaten

Punkte und Balken stellen Mittelwerte ± SEM dar, berechnet auf der Grundlage der durchschnittlichen logittransformierten relativen mutmaßlichen Häufigkeit spezialisierter Krankheitserreger im Rhizosphärenboden einzelner Pflanzenarten (N = 9 Pflanzenarten pro Pflanzengruppe (Einjährige/Stauden)).

Quelldaten

Ergänzungstabellen 1–15.

Statistische Quelldaten.

Statistische Quelldaten.

Statistische Quelldaten.

Statistische Quelldaten.

Statistische Quelldaten.

Statistische Quelldaten.

Statistische Quelldaten.

Statistische Quelldaten.

Statistische Quelldaten.

Statistische Quelldaten.

Statistische Quelldaten.

Statistische Quelldaten.

Statistische Quelldaten.

Springer Nature oder sein Lizenzgeber (z. B. eine Gesellschaft oder ein anderer Partner) besitzen die ausschließlichen Rechte an diesem Artikel im Rahmen einer Veröffentlichungsvereinbarung mit dem Autor bzw. den Autoren oder anderen Rechteinhabern. Die Selbstarchivierung der akzeptierten Manuskriptversion dieses Artikels durch den Autor unterliegt ausschließlich den Bedingungen dieser Veröffentlichungsvereinbarung und geltendem Recht.

Nachdrucke und Genehmigungen

Wilschut, RA, Hume, BCC, Mamonova, E. et al. Pflanzen-Boden-Rückkopplungseffekte auf artspezifische und heterospezifische Nachfolger einjähriger und mehrjähriger mitteleuropäischer Grünlandpflanzen werden korreliert. Nat. Pflanzen (2023). https://doi.org/10.1038/s41477-023-01433-w

Zitat herunterladen

Eingegangen: 13. Juli 2022

Angenommen: 10. Mai 2023

Veröffentlicht: 08. Juni 2023

DOI: https://doi.org/10.1038/s41477-023-01433-w

Jeder, mit dem Sie den folgenden Link teilen, kann diesen Inhalt lesen:

Leider ist für diesen Artikel derzeit kein Link zum Teilen verfügbar.

Bereitgestellt von der Content-Sharing-Initiative Springer Nature SharedIt