The authors gratefully acknowledge Michelle Gonzales, Kenny Kidd, Brad Osbon, and all other personnel that conducted the laboratory procedures for these data. The authors are thankful for assistance from Andrew Scott in developing software coding to conduct model-fitting procedures. The authors also appreciate the funding from the U.S. Department of Agriculture National Institute of Food and Agriculture, Sustainable Agriculture and Research &amp; Education, Sun Grant South Central region, and the National Council of Air and Stream Improvement that made possible the studies from which representative results provided in this paper were drawn.

1.実験エリア内および実験的ユニット20内の条件のサンプルの代表を取得するために土壌を収集<ol><li>テクスチャ、嵩密度、pHは、有機地平線の深さ、および/または栄養素の濃度を含む、このような斜面や土壌特性などのサイトの特性の違いを識別します。プロット内の植生タイプの違いを識別します。サイトの特性が予め指定された相対誤差を達成するために必要なサンプルの数を推定するための変動係数の既知の又は公表さ推定を使用。 </li><li>サイトおよび実験装置の条件に基づいたパターンで、オーガまたは他の収集装置を使用して、サンプル土壌。 <ol><li>均質な条件については、それぞれの実験装置内でランダムサンプリングパターンを使用します。 <ol><li>実験的ユニット内またはジグザグパターンでは完全にランダムな位置のいずれかでサンプルポイントを割り当てます。 </li><li>各ランダム点で、またはジグザグパタパタに割り当てられたポイントでサンプル土壌n個。土壌サンプルを掘削するためにオーガーまたは他の収集装置を使用する前に、鉱質土壌の表面から有機物を払いのけます。 注：SFI方法はOAからと13以下の土壌層位を使用して開発されました。 Oaの上記視野のSFI法を用いて試験することができるならば、さらなる試験が必要です。 </li><li>単一の容器に実験単位以内収集されたすべてのサンプルを組み合わせて、物理的に各実験装置用の複合サンプルを作成するために、容器内の個々のサンプルを混ぜます。 </li></ol></li><li>はるかに一般的である異種の条件については、それぞれの実験ユニット内の系統的なサンプリングパターンを使用します。 <ol><li>横断中のサンプル点の間の距離は、実験単位内の変動性を表すために必要な距離よりも小さくなるように各実験装置の中央に横断沿ってサンプル土壌。 </li><li>各EX内の複数のトランセクトに沿ってサンプルの土壌変動の複数のソースを持つ比較的大きな実験単位または実験単位のグリッドパターンを形成perimentalユニット。 </li><li>単一の容器に各トランセクトに沿って収集したすべてのサンプルを組み合わせて、物理的に各トランセクト用の複合サンプルを作成するために、容器内の個々のサンプルを混ぜます。 </li></ol></li></ol></li></ol> 2. SFIアッセイのための土壌を準備<ol><li>アイスパックに入れサンプルは、現場で収集した後、クーラーすぐに満たされました。 </li><li>施設に到着するとれる試料は、試料調製及びSFI手順が実施されるまで、4℃の冷蔵庫に分析箇所サンプルまで格納されます。 </li><li> 6.4ミリメートルX 6.4ミリメートルメッシュのふるいを通してふるい土壌サンプル。サンプル間の汚染を防ぐために、各サンプル間の水とメッシュを清掃してください。 </li><li>各サンプルについて、3 100グラムのサブサンプルを測定し、250ミリリットルのビーカーに100グラムのサブサンプルを配置します。 EACをカバーパラフィルムで時間ビーカー、25℃で10日間カウンターにそれらを残します。 </li></ol> 3.オーブン乾燥重量決意のための副試料を取ります<ol><li>土壌サンプルの10日のプレインキュベーションの終わりに、各試料からパラフィルムを除去します。 </li><li>アルミボートの重さの重量を記録します。計量ボート内のすべてのサンプルと場所から土壌1グラムを取ります。 </li><li>湿った土の重量を記録し、ボートの重量を量ります。 </li><li> 105℃のオーブンで土壌とボートの重量を量る置きます。サンプルは、48時間後に、典型的には、一定重量、計量ボートや土壌のレコードの重みに到達した後。 </li><li>しっとりと乾燥土壌の重量を得るために計量ボート内の湿った土壌や乾燥土壌を撮影した重量からボート重量を量る引きます。湿った土の重量で乾燥土壌の重量を割ることによって湿った土壌比：乾燥を求めよ。 </li></ol> 4.土壌サンプルを燻蒸<ol><li> （MOR少なくとも二つの底に湿ったペーパータオルを置きeは磁器プレートと10.5 Lガラス真空デシケーター）サンプルの数に応じて必要であり得ます。 </li><li>すべてのサンプルについて、3つの別個のガラスバイアルに土壌30gの重量を量ります。 5章で説明した培養容器のデザインが使用されている場合、40ミリメートルの開口部内に収まるように土壌の40グラムを保持するのに十分な大きさと十分に狭いバイアルを使用してください。 </li><li>各30グラムの土壌のサブサンプルを識別するための標識テープを使用している場合は燻蒸は、インクが低下するため、鉛筆を使用しています。 </li><li>燻蒸や燻蒸を行いません真空デシケーター中に1サブサンプル用の真空デシケーターに各土壌サンプルのための3つの30グラムのサブサンプルのうちの2つを配置します。 </li><li> 100ミリリットルのビーカーでは、ビーカーの底をカバーするのに十分な沸騰石の層を配置します。 </li><li>沸騰石の層で100ミリリットルのビーカーにエタノールフリーのクロロホルム（CHCl 3を）の50ミリリットルを注ぎます。 30グラムの土壌を詰めデシケーターの中央に沸騰石、CHCl 3で100ミリリットルのビーカーを置きサブサンプル。ヒュームフードの下で、この工程を行います。 </li><li>ヒュームフードの下では、土壌サンプルあたりのサブサンプルの2セットを燻蒸するための CHCl 3を沸かすために真空を使用しています。 <ol><li>真空管と真空デシケーターに真空を接続します。真空を起動し、CHCl 3が沸騰し始めると見ます。 </li><li> CHCl 3を 30秒間沸騰し、空気が戻ってデシケーターに流れることを可能にするためにデシケーターから真空管を切断することができます。このステップでは、土壌試料へのCHCl 3ガス進入を促進します。二回繰り返します。 </li><li>それは2分間沸騰することを可能にする、のCHCl 3最後の第4沸騰を実行します。 </li><li>デシケーター内で真空が維持されるように真空がまだ実行中で、真空デシケーターにシールを閉じます。真空の電源をオフにして、デシケーターから真空チューブを外します。 </li></ol></li><li>デシケーターの蓋を置き、真空ストッパーを封止することにより、非燻蒸サンプルを含むデシケーターを密閉します。 P24時間（例えば、キャビネットなど）暗くなった地域にデシケーター（燻蒸および非燻蒸）をひもで締めます。非燻蒸サンプルを含むデシケーターにサブセクション4.7の真空手順を繰り返さないでください。 </li></ol> 5.土壌サンプルのインキュベーションのためのコンテナを組み立て<ol><li>中央にドリル穴でサイズ10ゴム栓を介して長さ15cmのガラス棒を押してください。ロッド径はぴったりの穴を通り抜けるのに十分であるべきです。 </li><li>燻蒸および非燻蒸サブサンプルの識別に対応する識別情報と0.5 L半透明の広口ポリプロピレン瓶にラベルを付けます。 </li></ol>ヒュームフードの下でデシケーターから6.避難クロロホルム<ol><li>デシケーターに空気の流れを可能にするために、真空デシケーターにストッパーを開きます。デシケーターから蓋を外し、デシケーターからサンプルや湿ったタオルを取ります。 </li><li>土壌サンプルからのCHCl 3ガスを排気するために真空を使用してください。 <ol><li&gt;はデシケーターに蓋を置きます。真空チューブを真空にデシケーターを接続します。 </li><li>真空ポンプの電源をオンにし、ポンプは5分間実行することができます。デシケーターに空気の流れを可能にするために、デシケーターから真空チューブを外します。 </li><li>繰り返しステップ6.3.2 4回。 </li></ol></li></ol> 7. 10日間のインキュベーションを実施するインキュベーション容器（図1）に各土壌サブサンプルを移動<ol><li>ピペット培養容器に脱イオン水1ml。ゴムバンドを使用して、サイズ10のストッパーから伸びるガラス棒に空のガラスバイアルを接続します。ガラスバイアルの開放端は、ストッパのベースに直面している必要があります。ガラスバイアルは、流体の40ミリリットルまで保持するのに十分な大きさであるべきです。 </li><li>培養容器に30グラムの土壌のサブサンプルを含むバイアルを置きます。 </li><li> inoculuとして（燻蒸および非燻蒸）、それに対応するサブサンプルのそれぞれにオリジナルの土壌サンプルから非くん蒸土壌1グラムを追加メートル。 </li><li>ピペットストッパー/ガラス棒に接続されたガラスバイアルに2 M NaOHを1ミリリットル。培養容器の上部にストッパー/ガラス棒を押してください。パラフィルムで培養容器の上部をカバーしています。 </li><li>何の土壌を含まない培養容器を作成します。 3〜5個の無土壌の培養容器を組み立てます。 注：無土壌コンテナのサンプルを滴定するために使用される酸は、サブセクション9.3に説明されたインキュベーション時間、中のCO 2鉱化作用の決意に不可欠です。このように、複数の無土壌の容器はすべてのサンプルについて、CO 2鉱化作用の計算に誤りを作成し、無土壌培養容器の誤った取り扱いや滴定に対する保護手段として作成されます。無土壌容器から試料を滴定するために使用される酸は、値の近くなければなりません。無土壌コンテナサンプル間で高度に異種の酸値が正しくない可能性がサンプル処理または滴定の結果です。 <ol&gt; <li>培養容器を組み立てるためにセクション5の手順に従ってください。 </li><li> 7.1と7.4の手順に従ってください。 </li></ol></li><li> 25℃で暗くなった記憶領域の全ての培養容器を置きます。 10日間の記憶領域内の全ての培養容器のままにしておきます。 </li></ol> 8.インキュベーション期間中に微生物の呼吸によって生成されるCO 2を定量化するために、各サブサンプルに滴定を行います<ol><li>培養容器から2 M NaOHを含むガラスバイアルを取り外します。 </li><li>ピペット2 M NaOHを含むガラスバイアルに1 MのBaCl 2を2ml。 </li><li> （C 20 H 14 O 4）ピペットや薬スポイトからのBaCl 2およびNaOHの混合物を含むガラスバイアルにフェノールフタレインの一滴を追加します。ガラス瓶に磁気攪拌棒を置き、撹拌プレート上ガラスバイアルを置きます。 </li><li>攪拌プレートが作動すると、ゆっくりと再までビュレット0.1 N塩酸を追加ガラスバイアル中の混合物のd着色が明確になります。 </li><li>ガラスバイアル中の混合物の着色を変更するために必要な塩酸の量を記録します。 </li></ol>まず燻蒸インキュベーションサイクル16,21,22の間に収集されたデータから微生物バイオマスCを決定<ol><li>ステップ3.8で得られた湿潤重量比：乾燥することにより、その湿潤重量を乗じて、各サブサンプルの土壌の乾燥重量を決定します。 </li><li>無土壌の培養容器を滴定するために使用される塩酸の平均量を決定します。 </li><li>式を用いて10日間のインキュベーション中のCO 2鉱化を計算します。 <img alt="式（1）" src="/files/ftp_upload/54614/54614eq1.jpg" /> 10日間のインキュベーション中のどこにCO 2 = CO 2鉱化 NS =酸は、無土壌の培養容器内のサンプルを滴定するために使用しました S =酸は、培養容器内の土壌を含まれるサンプルを滴定するために使用しました M番目の=モル濃度電子塩酸 E = 6、当量 培養容器に含まれる土壌のW =乾燥重量</li><li>式を用いて微生物バイオマスCを計算します。 <img alt="式（2）" src="/files/ftp_upload/54614/54614eq2.jpg" /> ここBIOC =微生物バイオマスC 燻蒸された土壌のサブサンプルからF = CO 2鉱化 非燻蒸した土壌のサブサンプルからNF = CO 2鉱化 K =微生物バイオマスCの鉱化の割合は、CO 2に<ol><li>土壌または公表値22と予備試験における14 Cの鉱化作用の直接測定のいずれかによって、Kの値を決定します。 0.45の値は、一般的に、このアッセイの23 Kのために使用されます。 </li></ol></li><li>最初の燻蒸インキュベーションサイクルで燻蒸された土壌のサブサンプル用のセクション4-8 7回繰り返すことによって、順次燻蒸およびインキュベーションのサイクルを実行します。 </li></ol> 10. Determ伊根不安定Cと八燻蒸およびインキュベーションサイクルのコース上でのCO 2石灰を使用して潜在的なCの回転率<ol><li>各燻蒸後の試料に加え、土壌接種のための補正係数を決定するには、次の式を使用します。 <img alt="式3" src="/files/ftp_upload/54614/54614eq3.jpg" /> ICは、接種材料のための補正係数=どこ C &#39;= CO 2の量非燻蒸サブサンプルから最初の10日間のインキュベーション中 最初の燻蒸インキュベーションサイクルにおける燻蒸土壌への接種土壌のR =重量比 CのT =インキュベーションサイクル（1、2 ... 8）、例えばT = 1 C T-1 = 0という</li><li>各サブサンプル用の各インキュベーションの間に放出されたCO 2を推定するために、次の式を使用します。 <img alt="式4" src="/files/ftp_upload/54614/54614eq4.jpg" /> Ct = CO 2は、インキュベーション中に放出場所 NS =酸試料を滴定するために使用しました無土壌培養容器内 S =酸は、培養容器内の土壌を含まれるサンプルを滴定するために使用しました ICは（ステップ10.1において決定された）接種材料のための補正係数= E = 6、当量 培養容器に含まれる土壌のW =乾燥重量</li><li>非線形回帰を使用して不安定な有機Cを導出します。 <ol><li>サンプル用の各サンプル識別子に含まれるスプレッドシートを整理し、インキュベーション中に放出され、インキュベーションサイクル数（1、2 ... 8）、およびCO 2は、（ステップ10.2で得られます）。 </li><li>非線形回帰することのできるソフトウェアを使用して、データセットに次のようなモデルに適合： <img alt="式（5）" src="/files/ftp_upload/54614/54614eq5.jpg" /> CSUMは8インキュベーションサイクル中に放出されたCO 2の合計を=場所 LOC =土壌不安定な有機C K =潜在的な回転時間 T =インキュベーションサイクル（1、2 ... 8） </li></ol></li><li>潜在的な売上高のトンを変換します10日間のインキュベーションサイクルを10によるkの逆数を乗じて日にステップ10.3.2からIME。 </li></ol>

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	<li>Blair, G., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Soil+carbon+fractions+based+on+their+degree+of+oxidation,+and+the+development+of+a+carbon+management+index+for+agricultural+systems.">Soil carbon fractions based on their degree of oxidation, and the development of a carbon management index for agricultural systems.</a> Aust. J. Agric. Res. 46, 1459-1466 (1995).</li><li>Schimel, D. S., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Soil+organic+matter+dynamics+in+paired+rangeland+and+cropland+toposequences+in+North+Dakota.">Soil organic matter dynamics in paired rangeland and cropland toposequences in North Dakota.</a> Geoderma. 36, 201-214 (1985).</li><li>Parton, W. J., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Analysis+of+factors+controlling+soil+organic+matter+levels+in+great-plains+grasslands.">Analysis of factors controlling soil organic matter levels in great-plains grasslands.</a> Soil Sci. Soc. Am. J. 51, 1173-1179 (1987).</li><li>Wu, H., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Labile+organic+C+and+N+mineralization+of+soil+aggregate+size+classes+in+semiarid+grasslands+as+affected+by+grazing+management.">Labile organic C and N mineralization of soil aggregate size classes in semiarid grasslands as affected by grazing management.</a> Biol. Fertil. Soils. 48, 305-313 (2011).</li><li>Jones, D. L., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Plant+and+mycorrhizal+regulation+of+rhizodeposition.">Plant and mycorrhizal regulation of rhizodeposition.</a> New Phytol. 163, 459-480 (2004).</li><li>Harrison, K. G., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=The+effect+of+changing+land+use+of+soil+radiocarbon.">The effect of changing land use of soil radiocarbon.</a> Science. 262, 725-726 (1993).</li><li>Jinbo, Z., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Land+use+effects+on+the+distribution+of+labile+organic+carbon+fractions+through+soil+profiles.">Land use effects on the distribution of labile organic carbon fractions through soil profiles.</a> Soil Sci Soc. Am. J. 70, 660-667 (2006).</li><li>Whalen, J. K., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Carbon+and+nitrogen+mineralization+from+light-+and+heavy-fraction+additions+to+soil.">Carbon and nitrogen mineralization from light- and heavy-fraction additions to soil.</a> Soil Biol Biochem. 32, 1345-1352 (2000).</li><li>Gregorich, E. G., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Towards+a+minimum+data+set+to+assess+soil+organic+matter+quality+in+agricultural+soils.">Towards a minimum data set to assess soil organic matter quality in agricultural soils.</a> Can. J. Soil Sci. 74, 367-385 (1994).</li><li>Hamer, U., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Priming+effects+in+different+soil+types+induced+by+fructose,+alanine,+oxalic+acid+and+catechol+additions.">Priming effects in different soil types induced by fructose, alanine, oxalic acid and catechol additions.</a> Soil Biol. Biochem. 37, 445-454 (2005).</li><li>Feng, W., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Shifting+sources+of+soil+labile+organic+carbon+after+termination+of+plant+carbon+inputs+in+a+subtropical+moist+forest+of+southwest+China.">Shifting sources of soil labile organic carbon after termination of plant carbon inputs in a subtropical moist forest of southwest China.</a> Ecol. Res. 26, 437-444 (2011).</li><li>Tisdall, J. M., Carter, M. R., Stewart, B. A. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Formation+of+soil+aggregates+and+accumulation+of+soil+organic+matter.">Formation of soil aggregates and accumulation of soil organic matter.</a> Structure and Organic Matter Storage in Agricultural Soils. , 57-96 (1996).</li><li>Zou, X. M., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Estimating+soil+labile+organic+carbon+and+potential+turnover+rates+using+a+sequential+fumigation-incubation+procedure.">Estimating soil labile organic carbon and potential turnover rates using a sequential fumigation-incubation procedure.</a> Soil Biol. Biochem. 37, 1923-1928 (2005).</li><li>Cambardella, C. A., Elliott, E. T. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Particulate+soil+organic+matter+changes+across+a+grassland+cultivation+sequence.">Particulate soil organic matter changes across a grassland cultivation sequence.</a> Soil Sci. Soc. Am. J. 56, 777-783 (1992).</li><li>Strosser, E. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Methods+for+determination+of+labile+soil+organic+matter:+an+overview.">Methods for determination of labile soil organic matter: an overview.</a> J. Agrobiol. 27, 49-60 (2010).</li><li>Jenkinson, D. A., Powlson, D. S. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=The+effects+of+biocidal+treatment+on+metabolism+in+soil+V:+a+method+for+measuring+soil+biomass.">The effects of biocidal treatment on metabolism in soil V: a method for measuring soil biomass.</a> Soil Biol. Biochem. 8, 209-213 (1976).</li><li>Vance, E. D., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=An+extraction+method+for+measuring+soil+microbial+biomass+C.">An extraction method for measuring soil microbial biomass C.</a> Soil Biol. Biochem. 19, 703-707 (1987).</li><li>De-Polli, H., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Chloroform+fumigation-extraction+labile+C+pool+(microbial+biomass+C+&amp;#34;plus&amp;#34;)+shows+high+correlation+to+microbial+biomass+C+in+Argentinian+and+Brazilian+soils.">Chloroform fumigation-extraction labile C pool (microbial biomass C &amp;#34;plus&amp;#34;) shows high correlation to microbial biomass C in Argentinian and Brazilian soils.</a> Cienc. Suelo. 25, 15-22 (2007).</li><li>Olson, J. S. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Energy+storage+and+the+balance+of+producers+and+decomposers+in+ecological+systems.">Energy storage and the balance of producers and decomposers in ecological systems.</a> Ecology. 44, 322-331 (1963).</li><li>Pennock, D., Carter, M. R., Gregorich, E. G., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Chapter+1,+Unit+1,+Soil+sampling+designs.">Chapter 1, Unit 1, Soil sampling designs.</a> Soil Sampling and Methods of Analysis. , (2008).</li><li>Luizao, R. C. C., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Seasonal+variation+of+soil+microbial+biomass:+the+effects+of+clearfelling+a+tropical+rainforest+and+establishment+of+pasture+in+the+central+Amazon.">Seasonal variation of soil microbial biomass: the effects of clearfelling a tropical rainforest and establishment of pasture in the central Amazon.</a> Soil Biol. Biochem. 24, 805-813 (1992).</li><li>Horwath, W. R., Paul, E. A., Weaver, R. W., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Microbial+biomass.">Microbial biomass.</a> Methods of soil analysis part 2: microbiological and biochemical properties. , 753-773 (1994).</li><li>Jenkinson, D. S., Ladd, J. N., Paul, E. A., Ladd, J. N. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Microbial+biomass+in+soil:+measurement+and+turnover.">Microbial biomass in soil: measurement and turnover.</a> Soil Biochemistry. , 415-471 (1981).</li><li>Blazier, M. A., Gungor, E. B. O., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Poultry+litter+fertilization+impacts+on+soil,+plant,+and+water+characteristics+in+loblolly+pine+(Pinus+taeda+L.)+plantations+and+silvopastures+in+the+mid-South+USA.">Poultry litter fertilization impacts on soil, plant, and water characteristics in loblolly pine (Pinus taeda L.) plantations and silvopastures in the mid-South USA.</a> Principles, application, and assessment in soil science. , 43-74 (2011).</li><li>Blazier, M. A., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Straw+harvesting,+fertilization,+and+fertilizer+type+alter+soil+biophysical+properties+in+a+loblolly+pine+plantation+in+the+mid-South+USA.">Straw harvesting, fertilization, and fertilizer type alter soil biophysical properties in a loblolly pine plantation in the mid-South USA.</a> Biol. Fertil. Soils. 45, 145-153 (2008).</li><li>Blazier, M. A., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Loblolly+pine+age+and+density+affects+switchgrass+growth+and+soil+carbon+in+an+agroforestry+system.">Loblolly pine age and density affects switchgrass growth and soil carbon in an agroforestry system.</a> For. Sci. 58, 485-496 (2012).</li><li>Blazier, M. A., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Nitrogen+and+carbon+of+switchgrass,+loblolly+pine,+and+cottonwood+biofuel+production+systems+in+the+Southeast+United+States.">Nitrogen and carbon of switchgrass, loblolly pine, and cottonwood biofuel production systems in the Southeast United States.</a> For. Sci. 61, 522-534 (2015).</li><li>Zhang, M., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Decomposition+differences+of+labile+carbon+from+litter+to+soil+in+a+tropical+rain+forest+and+rubber+plantation+of+Xishuagbanna,+southwest+China.">Decomposition differences of labile carbon from litter to soil in a tropical rain forest and rubber plantation of Xishuagbanna, southwest China.</a> Eur. J. Soil Biol. 55, 55-61 (2013).</li><li>Nelson, D. W., Sommers, L. E., Sparks, D., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Total+carbon,+organic+carbon,+and+organic+matter.">Total carbon, organic carbon, and organic matter.</a> Methods of soil analysis. Part 3: chemical methods. , 961-1090 (1996).</li><li>Huang, L., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Correlation+among+soil+microorganisms,+soil+enzyme+activities,+and+removal+rates+of+pollutants+in+three+constructed+wetlands+purifying+micro-polluted+river+water.">Correlation among soil microorganisms, soil enzyme activities, and removal rates of pollutants in three constructed wetlands purifying micro-polluted river water.</a> Soil Biol. Biochem. 70, 221-228 (2012).</li><li>Kong, L., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Enzyme+and+root+activities+in+surface-flow+constructed+wetlands.">Enzyme and root activities in surface-flow constructed wetlands.</a> Chemosphere. 76, 601-608 (2009).</li><li>Cui, L., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Evaluation+of+nutrient+removal+efficiency+and+microbial+enzyme+activity+in+a+baffled+subsurface-flow+constructed+wetland+system.">Evaluation of nutrient removal efficiency and microbial enzyme activity in a baffled subsurface-flow constructed wetland system.</a> Bioresour. Technol. 146, 656-662 (2013).</li><li>Jenkinson, D. S., Wilson, J. R. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Determination+of+microbial+biomass+carbon+and+nitrogen+in+soil.">Determination of microbial biomass carbon and nitrogen in soil.</a> Advances in nitrogen cycling in agricultural ecosystems. , 368-386 (1988).</li><li>Sparling, G. P., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Interference+from+plant+roots+in+the+estimation+of+soil+microbial+ATP,+C,+N,+and+P.">Interference from plant roots in the estimation of soil microbial ATP, C, N, and P.</a> Soil Biol. Biochem. 17, 275-278 (1985).</li><li>Christie, P., Beatte, J. A. M. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Significance+of+sample+size+in+measurement+of+soil+microbial+biomass+by+the+chloroform+fumigation-incubation+method.">Significance of sample size in measurement of soil microbial biomass by the chloroform fumigation-incubation method.</a> Soil Biol. Biochem. 19, 149-152 (1987).</li><li>McLaughlin, K. K., Hobbie, S. E. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Comparison+of+labile+soil+organic+matter+fractionation+techniques.">Comparison of labile soil organic matter fractionation techniques.</a> Soil Sci. Soc. Am. J. 68, 1616-1625 (2004).</li><li>Xia, X., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Variation+of+soil+labile+organic+carbon+pools+along+an+elevational+gradient+in+the+Wuyi+Mountains,+China.">Variation of soil labile organic carbon pools along an elevational gradient in the Wuyi Mountains, China.</a> J. Resour. Ecol. 1, 368-374 (2010).</li></ol>

The authors have nothing to disclose.

The SFI method is an effective protocol for detecting differences in soil LOC and potential C turnover rates over a range of management practices (such as fertilization, tillage, vegetation control, and harvest practices) and soil conditions. Soil LOC content and C turnover rate can be used to understand alterations of nutrient cycles. The SFI method also provides measurement of microbial biomass C from the first fumigation-incubation event. The ability to measure soil LOC, C turnover, and microbial biomass C concurrentl...

炭素（C）と栄養循環や土壌の変化に対する感度におけるその重要な役割に、土壌のLOCは、土壌有機物の質の指標として測定するための重要なパラメータです。大規模な程度に森林や農業生態系は、栄養源として土壌有機物中の栄養素の鉱化作用に依存します。管理活動は、栄養供給1の変更を伴う、土壌有機Cのプールサイズと離職率を変更することができます。土壌有機Cは数年2,3,4に数週間から離職率を持って反抗数千年の離職率を持つC、およびLOC、2つの主要画分で構成されています。土壌に不安定なCは、このような植物リター1,4,5から微生物バイオマスC、低分子量化合物（アミノ酸、単純な炭水化物）植物rhizodepositionから、分解副生成物や浸出水として容易に分解性の基材で構成されています。土壌に不安定なCは、容易に分解可能であるため、それがあります邪魔や土壌6を変える経営慣行や自然現象に非常に敏感。土壌不安定なCは、有機物7の分解における土壌微生物のための一次エネルギー源として機能します。土壌有機C 8の安定な形態の場合よりも大きい程度に、このような、LOCの影響栄養素サイクリングなど。土壌微生物はまた、LOC 9,10,11のプライミング効果によって容易に反抗土壌有機物の分解時に発生する従属栄養呼吸の大部分を担っています。土壌有機Cは約2倍、その大気のC 11のであるため、この呼吸は、グローバルCサイクルにおける実質的な役割を果たしています。 陸上生態系におけるその重要性の結果として、いくつかの方法は、土壌LOCを推定するために開発されてきました。物理的、化学的、および生化学的なこれらの方法は、3つの一般的な分類に描写することができます。デンシトメトリーの分離方法は、物理メタあります重鎖または軽画分にまたは粗微粒子有機C 12,13,14,15に土壌有機C分離で構成されてODS。分離方法は、実行するのが比較的容易であるが、これらの画分は、土壌型鉱物組成に応じて変化するので、それらは多くの場合、植物材料の大きさと密度、土壌凝集一貫13,15、一貫した結果を生じません。分離方法はまた、LOC 15についてのみ定量的情報を生成します。 いくつかの化学的方法は、LOC推定のために用意されています。有機炭素の水性抽出を実行するのが比較的容易であり、方法は、多くの場合、容易に再現可能な結果を​​提供します。しかし、これらの抽出物は、微生物15のために利用可能な基板の全体のスペクトルを伴いません。土壌有機Cの化学的分別のためのいくつかの酸化方法が開発されています。酸化方法は、不安定な有機Cの量と質を特徴付けるという利点を有します、いくつかの方法が有害化学物質との仕事を必要とし、結果15の再現性の方法のうちのばらつきはあるものの。酸加水分解の抽出方法は、LOCの量および質を測定することができる化学的分画手順の別のタイプであるが、この方法の結果は、その生物学的特性13,15の解釈を容易にしません。 土壌LOCの解釈のための生化学的方法が開発されています。 CO 2は、呼吸アッセイにおいて微生物によって放出されるように不安定な有機Cを測定することができます。これらのアッセイは、真の無機化有機物質の推定値を提供するが、典型的には、唯一の最も不安定な化合物は、アッセイ15中に鉱化されています。燻蒸インキュベーション16及び燻蒸抽出17によって測定された土壌微生物バイオマスCはLOCに関する推論を開発するために使用されてきました。しかし、これらの手順は、微生物バイオマスはなく、LOにCの推定値を提供しますC.燻蒸両方の手順は、微生物バイオマスCを決定するために、非燻蒸土壌からの値の減算を含むが、非燻蒸土壌を減算せずに得られた値は、微生物バイオマス18に加えて、Cの不安定な有機画分の測定値を与えることが示唆されています。 LOCを測定するためのシーケンシャル燻蒸インキュベーション（SFI）の手順13土壌微生物バイオマスC測定のための燻蒸インキュベーション手順16から適応生化学的な方法です。 SFI方法はLOCを推定する他の方法に比べいくつかの利点を有します。この方法のための概念的基礎は、LOCは、微生物の成長を支配する微生物分解性Cであり、そのLOCが物理的にアクセス可能と土壌微生物による化学的に分解可能であるということです。フィールド条件下で、微生物の増殖は、典型的には、炭素の可用性、栄養素利用可能性、利用可能な孔空間、及び/又は捕食によって制限されます。これらの要因は、ほぼelimiあります微生物の増殖のために妨げられない条件を作成し、燻蒸によっていますか。いいえ栄養素がメソッドのインキュベーション期間の間に除去されていません。複数の燻蒸およびインキュベーションのサイクルの間に、微生物の増殖は、C量と質（不安定性）13によって制限されるようになります。インキュベーションのサイクル中に蓄積CO 2呼吸は、単純な負の指数モデル11,13,19とのLOCを推定するために使用されます。潜在的なCの代謝回転速度はまた、指数モデルの傾きから得ることができるので、SFI法が同時に濃度およびLOC 11の潜在的な代謝回転速度を推定する他のほとんどのLOC方法に優る利点を有します。このような14 Cなどのトレーサーは13を使用している場合は他の方法については、LOCの潜在的な離職率に関する情報のみを確認することができます。 SFI方法は、このようにLOCとその潜在的な離職率の両方の測定値を得るために、比較的簡単で安価な手法です。

<table><tbody><tr><td>Soil auger sampling kit</td><td>JMC</td><td>PN039</td><td>Several other manufacturers of punch augers are available</td></tr><tr><td>Parafilm</td><td>Curwood</td><td>PM999</td><td></td></tr><tr><td>Aluminum weighing boats</td><td>Fisherbrand</td><td>08-732-103</td><td></td></tr><tr><td>General purpose drying oven</td><td>Fisher Scientific</td><td>15-103-0511</td><td>Many other manufacturers of general purpose laboratory ovens are available</td></tr><tr><td>10.5 L vacuum desiccator</td><td>Corning</td><td>3121-250</td><td></td></tr><tr><td>Glass scintillation vial</td><td>Wheaton</td><td>968560</td><td></td></tr><tr><td>Glass threaded vials, 41&amp;nbsp;ml</td><td>Fisherbrand</td><td>03-339-21N</td><td></td></tr><tr><td>Chloroform, stabilized with amylenes</td><td>Sigma-Aldrich</td><td>67-66-3</td><td></td></tr><tr><td>Boiling chips</td><td>Fisher Scientific</td><td>S25201</td><td></td></tr><tr><td>Glass rod</td><td>Fisherbrand</td><td>S63449</td><td></td></tr><tr><td>Size 10 rubber stopper</td><td>Fisherbrand</td><td>14-130P</td><td>Rubber stoppers can be purchased as solid and drilled in center to install glass rod or bought with a hole to insert glass rod</td></tr><tr><td>Wide-mouth PPCO bottle, 0.5 L</td><td>ThermoScientific</td><td>3121050016</td><td></td></tr><tr><td>Sodium hydroxide, reagent grade</td><td>Sigma-Aldrich</td><td>S5881</td><td></td></tr><tr><td>Barium chloride</td><td>Sigma-Aldrich</td><td>202738</td><td></td></tr><tr><td>Phenolphthalein indicator</td><td>Fisher Scientific</td><td>S25466</td><td></td></tr><tr><td>Hydrochloric acid solution, 0.1 N</td><td>Fisher Scientific</td><td>SA54-4</td><td></td></tr></tbody></table>

assessment of labile organic carbon in soil using sequential fumigation incubation procedures

管理慣行と環境変化は、土壌養分と炭素循環を変更することができます。土壌不安定な有機炭素、容易に分解Cプールは、外乱に対して非常に敏感です。また、栄養循環の基本である土壌微生物のための主要な基板です。これらの属性に、不安定な有機炭素（LOC）は、土壌の健康の指標パラメータとして同定されています。 LOCの回転率を定量化することも、土壌の栄養循環プロセスの変化を理解するのに役立ちます。シーケンシャル燻蒸培養方法は、土壌LOCと電位C代謝回転速度を推定するために開発されました。この方法は、土壌サンプルを燻蒸や燻蒸インキュベーション一連のサイクルで10日間のインキュベーション期間中にCO 2 -Cの呼吸を定量化する必要があります。不安定な有機Cおよび潜在的なCの離職率は負の指数モデルで蓄積されたCO 2から推定されています。この方法を実施するための手順を説明していますD。

米国南東部24,25,26,27で行われた一連の実験で、この論文に記載されているようにSFIの方法が用いられてきました。一緒に、これらの実験は、テーダマツの松（ アカマツタエダ L.）、スイッチグラス（ キビvirgatum L.）、ハコヤナギ含め、植生タイプのさまざまな包含（ ポプラdeltoidesバートラム元マーシュ。）、及び大豆（ ダイズ L. ME...

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Assessment of Labile Organic Carbon in Soil Using Sequential Fumigation Incubation Procedures

Labile organic carbon (LOC) and the potential carbon turnover rate are sensitive indicators of changes in soil nutrient cycling processes. Details are provided for a method based on fumigating and incubating soil in a series of cycles and using the CO2 accumulated during the incubation periods to estimate these parameters.

シーケンシャル燻蒸インキュベーション・プロシージャを使用した土壌中の不安定な有機炭素の評価

Management practices and environmental changes can alter soil nutrient and carbon cycling. Soil labile organic carbon, a readily decomposable C pool, is ...

assessment-labile-organic-carbon-soil-using-sequential-fumigation

Universidad San Sebastian

Research

JoVE Journal

Environment

11.4K ビュー.  Louisiana State University Agricultural Center. Labile organic carbon (LOC) and the potential carbon turnover rate are sensitive indicators of changes in soil nutrient cycling processes. Details are provided for a method based on fumigating and incubating soil in a series of cycles and using the CO2 accumulated during the incubation periods to estimate these parameters.

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Physical, Chemical and Biological Characterization of Six Biochars Produced for the Remediation of Contaminated Sites

The physical and chemical properties of biochar vary based on feedstock sources and production conditions, making it possible to engineer biochars with specific functions (e.g. carbon sequestration, soil quality improvements, or contaminant sorption). In 2013, the International Biochar Initiative (IBI) made publically available their Standardized Product Definition and Product Testing Guidelines (Version 1.1) which set standards for physical and chemical characteristics for biochar. Six biochars made from three different feedstocks and at two temperatures were analyzed for characteristics related to their use as a soil amendment. The protocol describes analyses of the feedstocks and biochars and includes: cation exchange capacity (CEC), specific surface area (SSA), organic carbon (OC) and moisture percentage, pH, particle size distribution, and proximate and ultimate analysis. Also described in the protocol are the analyses of the feedstocks and biochars for contaminants including polycyclic aromatic hydrocarbons (PAHs), polychlorinated biphenyls (PCBs), metals and mercury as well as nutrients (phosphorous, nitrite and nitrate and ammonium as nitrogen). The protocol also includes the biological testing procedures, earthworm avoidance and germination assays. Based on the quality assurance / quality control (QA/QC) results of blanks, duplicates, standards and reference materials, all methods were determined adequate for use with biochar and feedstock materials. All biochars and feedstocks were well within the criterion set by the IBI and there were little differences among biochars, except in the case of the biochar produced from construction waste materials. This biochar (referred to as Old biochar) was determined to have elevated levels of arsenic, chromium, copper, and lead, and failed the earthworm avoidance and germination assays. Based on these results, Old biochar would not be appropriate for use as a soil amendment for carbon sequestration, substrate quality improvements or remediation.

Biochar is a carbon-rich material used as a soil amendment with the ability to sustainably sequester carbon, improve substrate quality and sorb contaminants. This protocol describes the 17 analytical methods used for the characterization of biochar, which is required prior to large scale implementation of these amendments in the environment.

汚染サイトの修復のために製造シックスBiocharsの物理的、化学的および生物学的特性評価

The physical and chemical properties of biochar vary based on feedstock sources and production conditions, making it possible to engineer biochars with ...

環境学

A Lipid Extraction and Analysis Method for Characterizing Soil Microbes in Experiments with Many Samples

Microbial communities are important drivers and regulators of ecosystem processes. To understand how management of ecosystems may affect microbial communities, a relatively precise but effort-intensive technique to assay microbial community composition is phospholipid fatty acid (PLFA) analysis. PLFA was developed to analyze phospholipid biomarkers, which can be used as indicators of microbial biomass and the composition of broad functional groups of fungi and bacteria. It has commonly been used to compare soils under alternative plant communities, ecology, and management regimes. The PLFA method has been shown to be sensitive to detecting shifts in microbial community composition.
An alternative method, fatty acid methyl ester extraction and analysis (MIDI-FA) was developed for rapid extraction of total lipids, without separation of the phospholipid fraction, from pure cultures as a microbial identification technique. This method is rapid but is less suited for soil samples because it lacks an initial step separating soil particles and begins instead with a saponification reaction that likely produces artifacts from the background organic matter in the soil. 
This article describes a method that increases throughput while balancing effort and accuracy for extraction of lipids from the cell membranes of microorganisms for use in characterizing both total lipids and the relative abundance of indicator lipids to determine soil microbial community structure in studies with many samples. The method combines the accuracy achieved through PLFA profiling by extracting and concentrating soil lipids as a first step, and a reduction in effort by saponifying the organic material extracted and processing with the MIDI-FA method as a second step.

The article describes a method that increases throughput while balancing effort and accuracy for extraction of lipids from the cell membranes of microorganisms for use in characterizing both total lipids and the relative abundance of indicator lipids to determine soil microbial community structure in studies with many samples.

多数の試料を用いた実験における土壌微生物の同定のための脂質抽出と分析法

Microbial communities are important drivers and regulators of ecosystem processes. To understand how management of ecosystems may affect microbial ...

Procedures of Laboratory Fumigation for Pest Control with Nitric Oxide Gas

Nitric oxide (NO) is a newly discovered fumigant for postharvest pest control. This paper provides detailed protocols for conducting NO fumigation on fresh products and procedures for residue analysis and product quality evaluation. An airtight fumigation chamber containing fresh fruit and vegetables is first flushed with nitrogen (N2) to establish an ultralow oxygen (ULO) environment followed by injection of NO. The fumigation chamber is then kept at a low temperature of 2 - 5 &#176;C for a specified time period necessary to kill a target pest to complete a fumigation treatment. At the end of a fumigation treatment, the fumigation chamber is flushed with N2 to dilute NO prior to opening the chamber to ambient air to prevent the reaction between NO and O2, which produces NO2 and may damage delicate fresh products. At different times after NO fumigation, NO2 in headspace and nitrate and nitrite in liquid samples were measured as residues. Product quality was evaluated after 2 weeks of post-treatment cold storage to determine effects of NO fumigation on product quality. Keeping&#160;O2 from reacting with NO is critical to NO fumigation and is an important part of the protocols. Measuring NO levels is challenging and a practical solution is provided. Possible protocol modifications are also suggested for measuring NO levels in the fumigation chambers as well as residues. NO fumigation has the potential to be a practical alternative to methyl bromide fumigation for postharvest pest control on fresh and stored products. This publication is intended to assist other researchers in conducting NO fumigation research for postharvest pest control and accelerating the development of NO fumigation for practical applications.

This paper describes nitric oxide (NO) fumigation protocols for postharvest pest control. Fumigation chambers are flushed with nitrogen (N2) to establish ultralow oxygen conditions before NO is injected. At the end, chambers are flushed with N2 to dilute NO before exposing products to ambient air to prevent exposure to NO2.

窒素酸化物ガスで害虫駆除のため研究所くん蒸処理の手順

Nitric oxide (NO) is a newly discovered fumigant for postharvest pest control. This paper provides detailed protocols for conducting NO fumigation on ...

Improving Infrared Spectroscopy Characterization of Soil Organic Matter with Spectral Subtractions

Soil organic matter (SOM) underlies numerous soil processes and functions. Fourier transform infrared (FTIR) spectroscopy detects infrared-active organic bonds that constitute the organic component of soils. However, the relatively low organic matter content of soils (commonly &#60; 5% by mass) and absorbance overlap of mineral and organic functional groups in the mid-infrared (MIR) region (4,000-400 cm-1) engenders substantial interference by dominant mineral absorbances, challenging or even preventing interpretation of spectra for SOM characterization. Spectral subtractions, a post-hoc mathematical treatment of spectra, can reduce mineral interference and enhance resolution of spectral regions corresponding to organic functional groups by mathematically removing mineral absorbances. This requires a mineral-enriched reference spectrum, which can be empirically obtained for a given soil sample by removing SOM. The mineral-enriched reference spectrum is subtracted from the original (untreated) spectrum of the soil sample to produce a spectrum representing SOM absorbances. Common SOM removal methods include high-temperature combustion (&#39;ashing&#39;) and chemical oxidation. Selection of the SOM removal method carries two considerations: (1) the amount of SOM removed, and (2) absorbance artifacts in the mineral reference spectrum and thus the resulting subtraction spectrum. These potential issues can, and should, be identified and quantified in order to avoid fallacious or biased interpretations of spectra for organic functional group composition of SOM. Following SOM removal, the resulting mineral-enriched sample is used to collect a mineral reference spectrum. Several strategies exist to perform subtractions depending on the experimental goals and sample characteristics, most notably the determination of the subtraction factor. The resulting subtraction spectrum requires careful interpretation based on the aforementioned methodology. For many soil and other environmental samples containing substantial mineral components, subtractions have strong potential to improve FTIR spectroscopic characterization of organic matter composition.

SOM underlies many soil functions and processes, but its characterization by FTIR spectroscopy is often challenged by mineral interferences. The described method can increase the utility of SOM analysis by FTIR spectroscopy by subtracting mineral interferences in soil spectra using empirically obtained mineral reference spectra.

スペクトル減算と土壌有機物の赤外分光特性の向上

Soil organic matter (SOM) underlies numerous soil processes and functions. Fourier transform infrared (FTIR) spectroscopy detects infrared-active organic ...

Single-throughput Complementary High-resolution Analytical Techniques for Characterizing Complex Natural Organic Matter Mixtures

Natural organic matter (NOM) is composed of a highly complex mixture of thousands of organic compounds which, historically, proved difficult to characterize. However, to understand the thermodynamic and kinetic controls on greenhouse gas (carbon dioxide [CO2] and methane [CH4]) production resulting from the decomposition of NOM, a molecular-level characterization coupled with microbial proteome analyses is necessary. Further, climate and environmental changes are expected to perturb natural ecosystems, potentially upsetting complex interactions that influence both the supply of organic matter substrates and the microorganisms performing the transformations. A detailed molecular characterization of the organic matter, microbial proteomics, and the pathways and transformations by which organic matter is decomposed will be necessary to predict the direction and magnitude of the effects of environmental changes. This article describes a methodological throughput for comprehensive metabolite characterization in a single sample by direct injection Fourier transform ion cyclotron resonance mass spectrometry (FTICR-MS), gas chromatography mass spectrometry (GC-MS), nuclear magnetic resonance (NMR) spectroscopy, liquid chromatography mass spectrometry (LC-MS), and proteomics analysis. This approach results in a fully-paired dataset which improves statistical confidence for inferring pathways of organic matter decomposition, the resulting CO2 and CH4 production rates, and their responses to environmental perturbation. Herein we present results of applying this method to NOM samples collected from peatlands; however, the protocol is applicable to any NOM sample (e.g., peat, forested soils, marine sediments, etc.).

This protocol describes a single throughput for complementary analytical and omics techniques culminating in a fully-paired characterization of natural organic matter and microbial proteomics in different ecosystems. This approach permits robust comparisons for identifying metabolic pathways and transformations important for describing greenhouse gas production and predicting responses to environmental change.

シングル スループット複雑な天然有機物の混合物の評価の補完的な高解像度分析の手法

Natural organic matter (NOM) is composed of a highly complex mixture of thousands of organic compounds which, historically, proved difficult to ...

Monitoring Pedogenic Inorganic Carbon Accumulation Due to Weathering of Amended Silicate Minerals in Agricultural Soils.

The present study aims to demonstrate a systematic procedure for monitoring inorganic carbon induced by enhanced weathering of comminuted rocks in agricultural soils. To this end, the core soil samples taken at different depth (including 0-15 cm, 15-30 cm, and 30-60 cm profiles) are collected from an agriculture field, the topsoil of which has already been enriched with an alkaline earth metal silicate containing mineral (such as wollastonite). After transporting to the laboratory, the soil samples are air-dried and sieved. Then, the inorganic carbon content of the samples is determined by a volumetric method called calcimetry. The representative results presented herein showed five folded increments of inorganic carbon content in the soils amended with the Ca-silicate compared to control soils. This compositional change was accompanied by more than 1 unit of pH increase in the amended soils, implying high dissolution of the silicate. Mineralogical and morphological analyses, as well as elemental composition, further corroborate the increase in the inorganic carbon content of silicate-amended soils. The sampling and analysis methods presented in this study can be adopted by researchers and professionals looking to trace pedogenic inorganic carbon changes in soils and subsoils, including those amended with other suitable silicate rocks such as basalt and olivine. These methods can also be exploited as tools for verifying soil inorganic carbon sequestration by private and governmental entities to certify and award carbon credits.

The verification method described here is adaptable for monitoring pedogenic inorganic carbon sequestration in various agricultural soils amended with alkaline earth metal silicate-containing rocks, such as wollastonite, basalt, and olivine. This type of validation is essential for carbon credit programs, which can benefit farmers that sequester carbon in their fields.

農業土壌における改正珪酸塩鉱物の風化による、ペド原性無機炭素蓄積のモニタリング

The present study aims to demonstrate a systematic procedure for monitoring inorganic carbon induced by enhanced weathering of comminuted rocks in ...

Simulating Temperature in a Soil Incubation Experiment

The study of warming impact on soils requires a realistic and accurate representation of temperature. In laboratory incubation studies, a widely adopted method has been to render constant temperatures in multiple chambers, and via comparisons of soil responses between low- and high-temperature chambers, to derive the warming impact on soil changes. However, this commonly used method failed to imitate both the magnitude and amplitude of actual temperatures as observed in field conditions, thus potentially undermining the validity of such studies. With sophisticated environmental chambers becoming increasingly available, it is imperative to examine alternative methods of temperature control for soil incubation research. This protocol will introduce a state-of-the-art environmental chamber and demonstrate both conventional and new methods of temperature control to improve the experimental design of soil incubation. The protocol mainly comprises four steps: temperature monitoring and programming, soil collection, laboratory incubation, and warming effect comparison. One example will be presented to demonstrate different methods of temperature control and the resultant contrasting warming scenarios; that is, a constant temperature design referred to as stepwise warming (SW) and simulated in situ temperature design as gradual warming (GW), as well as their effects on soil respiration, microbial biomass, and extracellular enzyme activities. In addition, we present a strategy to diversify temperature change scenarios to meet specific climate change research needs (e.g., extreme heat). The temperature control protocol and the recommended well-tailored and diversified temperature change scenarios will assist researchers in establishing reliable and realistic soil incubation experiments in the laboratory.

Laboratory soil warming experiments usually employ two or more constant temperatures in multiple chambers. By presenting a sophisticated environmental chamber, we provide an accurate temperature control method to imitate the magnitude and amplitude of in situ soil temperature and improve the experimental design of soil incubation studies.

土壌インキュベーション実験における温度シミュレーション

The study of warming impact on soils requires a realistic and accurate representation of temperature. In laboratory incubation studies, a widely adopted ...

Utilizing Soil Density Fractionation to Separate Distinct Soil Carbon Pools

Soil organic matter (SOM) is a complicated mixture of different compounds that span the range from free, partially degraded plant components to more microbially altered compounds held in the soil aggregates to highly processed microbial by-products with strong associations with reactive soil minerals. Soil scientists have struggled to find ways to separate soil into fractions that are easily measurable and useful for soil carbon (C) modeling. Fractionating soil based on density is increasingly being used, and it is easy to perform and yields C pools based on the degree of association between the SOM and different minerals; thus, soil density fractionation can help to characterize the SOM and identify SOM stabilization mechanisms. However, the reported soil density fractionation protocols vary significantly, making the results from different studies and ecosystems hard to compare. Here, we describe a robust density fractionation procedure that separates particulate and mineral-associated organic matter and explain the benefits and drawbacks of separating soil into two, three, or more density fractions. Such fractions often differ in their chemical and mineral composition, turnover time, and degree of microbial processing, as well as the degree of mineral stabilization.

Soil density fractionation separates soil organic matter into distinct pools with differing stabilization mechanisms, chemistries, and turnover times. Sodium polytungstate solutions with specific densities allow the separation of free particulate organic matter and mineral-associated organic matter, resulting in organic matter fractions suitable for describing the soil response to management and climate change.

土壌密度分別による異なる土壌炭素プールの分離

Soil organic matter (SOM) is a complicated mixture of different compounds that span the range from free, partially degraded plant components to more ...

Capturing Actively Produced Microbial Volatile Organic Compounds from Human-Associated Samples with Vacuum-Assisted Sorbent Extraction

Volatile organic compounds (VOCs) from biological samples have unknown origins. VOCs may originate from the host or different organisms from within the host&#39;s microbial community. To disentangle the origin of microbial VOCs, volatile headspace analysis of bacterial mono- and co-cultures of Staphylococcus aureus, Pseudomonas aeruginosa, and Acinetobacter baumannii, and stable isotope probing in biological samples of feces, saliva, sewage, and sputum were performed. Mono- and co-cultures were used to identify volatile production from individual bacterial species or in combination with stable isotope probing to identify the active metabolism of microbes from the biological samples.
Vacuum-assisted sorbent extraction (VASE) was employed to extract the VOCs. VASE is an easy-to-use, commercialized, solvent-free headspace extraction method for semi-volatile and volatile compounds. The lack of solvents and the near-vacuum conditions used during extraction make developing a method relatively easy and fast when compared to other extraction options such as tert-butylation and solid phase microextraction. The workflow described here was used to identify specific volatile signatures from mono- and co-cultures. Furthermore, analysis of the stable isotope probing of human associated biological samples identified VOCs that were either commonly or uniquely produced. This paper presents the general workflow and experimental considerations of VASE in conjunction with stable isotope probing of live microbial cultures.

This protocol describes the extraction of volatile organic compounds from a biological sample with the vacuum-assisted sorbent extraction method, gas chromatography coupled with mass spectrometry using the Entech Sample Preparation Rail, and data analysis. It also describes culture of biological samples and stable isotope probing.

真空支援吸着剤抽出によるヒト関連サンプルからの活発に生産された微生物揮発性有機化合物の捕捉

Volatile organic compounds (VOCs) from biological samples have unknown origins. VOCs may originate from the host or different organisms from within the ...

生化学

Isolation of Culturable Yeasts and Molds from Soils to Investigate Fungal Population Structure

Soil is host to an incredible amount of microbial life, with each gram containing up to billions of bacterial, archaeal, and fungal cells. Multicellular fungi such as molds and unicellular fungi, broadly defined as yeasts, fulfill essential roles in soil ecosystems as decomposers of organic material and as food sources for other soil dwellers. Fungal species diversity in soil is dependent on a multitude of climatic factors such as rainfall and temperature, as well as soil properties including organic matter, pH, and moisture. Lack of adequate environmental sampling, especially in regions of Asia, Africa, South America, and Central America, hinders the characterization of soil fungal communities and the discovery of novel species. 
We characterized soil fungal communities in nine countries across six continents using ~4,000 soil samples and a protocol developed in the laboratory for the isolation of yeasts and molds. This protocol begins with separate selective enrichment for yeasts and the medically relevant mold Aspergillus fumigatus, in liquid media while inhibiting bacterial growth. Resulting colonies are then transferred to solid media and further processed to obtain pure cultures, followed by downstream genetic characterization. Yeast species identity is established via sequencing of their internal transcribed spacer (ITS) region of the nuclear ribosomal RNA gene cluster, while global population structure of A. fumigatus is explored via microsatellite marker analysis. 
The protocol was successfully applied to isolate and characterize soil yeast and A. fumigatus populations in Cameroon, Canada, China, Costa Rica, Iceland, Peru, New Zealand, and Saudi Arabia. These findings revealed much-needed insights on global patterns in soil yeast diversity, as well as global population structure and antifungal resistance profiles of A. fumigatus. This paper presents the method of isolating both yeasts and A. fumigatus from international soil samples.

This protocol is an effective, speedy method of culturing yeasts and the mold Aspergillus fumigatus from large sets of soil samples in as little as 7 days. The methods can be easily modified to accommodate a range of incubation media and temperatures as needed for experiments.

土壌からの培養酵母・カビの分離による菌群構造調査

Soil is host to an incredible amount of microbial life, with each gram containing up to billions of bacterial, archaeal, and fungal cells. Multicellular ...

シーケンシャル燻蒸インキュベーション・プロシージャを使用した土壌中の不安定な有機炭素の評価

要約

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汚染サイトの修復のために製造シックスBiocharsの物理的、化学的および生物学的特性評価

多数の試料を用いた実験における土壌微生物の同定のための脂質抽出と分析法

窒素酸化物ガスで害虫駆除のため研究所くん蒸処理の手順

スペクトル減算と土壌有機物の赤外分光特性の向上

シングルスループット複雑な天然有機物の混合物の評価の補完的な高解像度分析の手法

農業土壌における改正珪酸塩鉱物の風化による、ペド原性無機炭素蓄積のモニタリング

土壌インキュベーション実験における温度シミュレーション

土壌密度分別による異なる土壌炭素プールの分離

真空支援吸着剤抽出によるヒト関連サンプルからの活発に生産された微生物揮発性有機化合物の捕捉

土壌からの培養酵母・カビの分離による菌群構造調査

シーケンシャル燻蒸インキュベーション・プロシージャを使用した土壌中の不安定な有機炭素の評価

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シングル スループット複雑な天然有機物の混合物の評価の補完的な高解像度分析の手法

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真空支援吸着剤抽出によるヒト関連サンプルからの活発に生産された微生物揮発性有機化合物の捕捉

土壌からの培養酵母・カビの分離による菌群構造調査

シングルスループット複雑な天然有機物の混合物の評価の補完的な高解像度分析の手法