Enhancing intercropping sustainability: Manipulating soybean rhizosphere microbiome through cropping patterns

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作者
Pengfei Dang,Lu Chen,Tiantian Huang,Miaomiao Zhang,Ning Yang,Xiaoqing Han,Chunhong Xu,Shiguang Wang,Chenxi Wan,Xiaoliang Qin,Kadambot H. M. Siddique
出处
期刊:Science of The Total Environment [Elsevier]
卷期号:: 172714-172714 被引量:2
标识
DOI:10.1016/j.scitotenv.2024.172714
摘要

Understanding the responses of soybean rhizosphere and functional microbiomes in intercropping scenarios holds promise for optimizing nitrogen utilization in legume-based intercropping systems. This study investigated three cropping layouts under film mulching: sole soybean (S), soybean–maize intercropping in one row (IS), and soybean–maize intercropping in two rows (IIS), each subjected to two nitrogen levels: 110 kg N ha−1 (N110) and 180 kg N ha−1 (N180). Our findings reveal that cropping patterns alter bacterial and nifh communities, with approximately 5 % of soybean rhizosphere bacterial amplicon sequence variants (ASVs) and 42 % of rhizosphere nifh ASVs exhibiting altered abundances (termed sensitive ASVs). Root traits and soil properties shape these communities, with root traits exerting greater influence. Sensitive ASVs drive microbial co-occurrence networks and deterministic processes, predicting 85 % of yield variance and 78 % of partial factor productivity of nitrogen, respectively. These alterations impact bacterial and nifh diversity, complexity, stability, and deterministic processes in legume-based intercropping systems, enhancing performance in terms of yield, nitrogen utilization efficiency, land equivalent ratio, root nodule count, and nodule dry weight under IIS patterns with N110 compared to other treatments. Our findings underscore the importance of field management practices in shaping rhizosphere-sensitive ASVs, thereby altering microbial functions and ultimately impacting the productivity of legume-based intercropping systems. This mechanistic understanding of soybean rhizosphere microbial responses to intercropping patterns offers insights for sustainable intercropping enhancements through microbial manipulation.
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