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SCALEMIC (Teilprojekt)

Die Funktion der Hyphosphäre bei der Kohlenstoff- und Nährstoffverteilung zwischen Pflanzen und Mikroorganismen in Grünlandböden mit unterschiedlicher Landnutzungsintensität

Kostenneutrale Verlängerung 2023-2026

Abbildung: Das Foto zeigt zwischen Wiesengras eine Hand in einem türkisblauen Handschuh, die ein Stück Erde anhebt. Die Dicke des Erdstücks beträgt geschätzt zehn bis fünfzehn Zentimeter.

Hintergrund

Eine Verringerung der Landnutzungsintensität kann Interaktionen zwischen Pflanzen und Symbionten begünstigen und so die Strategien zur Nährstoffaufnahme von Pflanzen und Mikroben auf verschiedenen Skalen verändern. Auf der Skala der Rhizosphäre, zum Beispiel einem schmalen Bereich des Bodens, der direkt von Wurzelsekreten und assoziierten Bodenmikroorganismen beeinflusst wird, ist die Wurzel-Boden-Grenzfläche durch Gradienten von Nährstoffen, Protonen, Kohlenstoffressourcen und lebenden Mikroorganismen gekennzeichnet. Die Hyphosphäre ist definiert als ein Bereich, in dem symbiotische und nichtsymbiotische Pilze in der Bodenumgebung vorhanden sind; sie ist gekennzeichnet durch intensive Pilz-Bakterien-Böden. Diese unterschiedlichen Zonen lassen sich experimentell oft nur schwer voneinander trennen.

Ziele

Ziel unserer Studie ist es, zu erforschen, wie Pilz-Bakterien-Interaktionen in der Hyphosphäre zur Pflanzenernährung beitragen und wie sich die Kohlenstoffversorgung durch die Pflanzen über die symbiotischen Interaktionen mit Pilzen auf Bakterien auswirkt.

Hypothesen

In den nächsten drei Jahren werden wir die folgenden Hypothesen testen:

Sowohl symbiotische (Mykorrhizapilze) als auch freilebende saprotrophe Pilze dominieren die anfängliche mikrobielle Kohlenstoffaufnahme der Pflanze durch schnelle Verarbeitung und Kanalisierung von Rhizodeposite in die Hyphosphäre. Folglich kann die Hyphosphäre als “Kohlenstoffbrücke” zwischen Pflanzen und Bakterien fungieren; Bakterien profitieren als sekundäre Konsumenten.
Pflanzen sind auf den Nährstofftransport über die Hyphosphäre stärker in Grünlandböden mit niedriger als mit hoher Landnutzungsintensität (LUI) angewiesen.
Eine experimentelle Extensivierung der Grünlandnutzung wird die Abundanz und Funktion der Bodenmikroorganismen verändern, entweder durch Verringerung des Nährstoffangebots (verringerte Düngung, direkte Reaktion der Bodenmikroorganismen) oder durch Verringerung der Mähintensität (Veränderung des Pflanzeninputs in den Boden, indirekte Reaktion der Bodenmikroorganismen).

Methoden

Um unsere Hypothesen zu überprüfen, brauchen wir eine vollständige Trennung zwischen Rhizosphäre und Hyphosphäre. Wir werden hierzu neu entwickelte HYPHO-Boxen verwenden, die die Hyphosphäre experimentell von der Rhizosphäre und dem umgebenden Boden trennen (Abb. 1).

Abbildung: Die Collage enthält eine Zeichnung und zwei Fotos. Die Zeichnung zeigt das Schema einer sogenannten Hypho-Box, die während des Experiments im Boden eingebracht wird und die Hypho-Sphäre von der Rizo-Sphäre trennt. Die Box besteht aus fünf vertikal angeordneten zehn Millimeter dicken Kompartimenten, also durch Membranen abgeteilten Bereichen. Die beiden außenliegenden Bereiche sind zugänglich für die Rizo-Sphäre, die beiden dahinter liegenden Bereiche für die Hypo-Sphäre. Im Bereich in der Mitte befindet sich ein Markierungs-Kompartiment. Foto 1 zeigt die fünf Kompartimente mit Gazen in unterschiedlichen Maschenweiten. Die außenliegenden Kompartimente sind schwarz, das mittlere mit der Beschriftungsfläche ist weiß. Foto 2 zeigt eine Nahaufnahme des Rizo-Sphären-Kompartiments. — Abb. 1. HYPHObox-Kompartimente. a. Schema HYPHObox, b. HYPHObox-Kompartimente mit Gazen mit unterschiedlichen Maschenweiten und c. HYPHObox von der Seite des Rhizosphären-Kompartiments aus gesehen

Experiment 1 und 2: Kohlenstofffluss von den Pflanzen in die Hyphosphäre und Nährstofffluss von der Hyphosphäre zu den Pflanzen

Ziel dieser Experimente ist es zu verstehen, (i) welche Pilze in Grünlandökosystemen am meisten vom pflanzlichen Kohlenstoff profitieren und welche Pilze für den “Langstrecken”-Transport (>15 mm) von Kohlenstoff verantwortlich sind und damit Ressourcen für Bakterien als sekundäre Konsumenten bereitstellen (Abb. 2a); und (ii) welche Pilze für den Transport von ¹³C und ¹⁵N von der Detritusphäre durch die Hyphosphäre in die Rhizosphäre verantwortlich sind (Abb. 2b). Wir werden einen ¹³CO2-Pulsmarkierungsansatz verwenden, um den Kohlenstofffluss von pflanzenfixiertem C in die Pilze und ihre assoziierten Bakterien zu quantifizieren, und eine ¹³C- und ¹⁵N-Markierung im Detritusphärenkompartiment wird es uns ermöglichen, den langfristigen ¹³C- und ¹⁵N-Einbau in die mikrobielle Biomasse sowie deren Übertragung auf die pflanzliche Biomasse zu quantifizieren.

Abbildung: Das Schaubild in den Teilen A und B zeigt Informationen zu zwei Experimenten. Teil A zeigt von der Seite betrachtet das Schema einer im Boden eingegrabenen Hypho-Box, in der die Hypho-Sphäre von der Rizo-Sphäre getrennt ist. Die Box besteht aus fünf vertikal angeordneten zehn Millimeter breiten Kompartimenten, also durch Membranen abgeteilten Bereichen. Die beiden außenliegenden Bereiche sind zugänglich als Rizo-Sphäre, die beiden dahinter liegenden Bereiche als Hypo-Sphäre. Im Bereich in der Mitte befindet sich ein Nährstoff-Kompartiment. Oben an der Erdoberfläche über der Hypho-Box ist eine Pflanze dargestellt. Vom Nährstoff-Kompartiment der Box nach oben zur Pflanze führt ein Pfeil, der mit dem Zeichen für schwere, stabile Isotope von Stickstoff beschriftet ist. Von der Pflanze zur Hydro-Box führen zwei Pfeile, die mit dem Zeichen für schwere, stabile Isotope von Kohlenstoff beschriftet sind. Eine der Pfeilspitzen endet in der Hydro-Sphäre, einer in der Rhizo-Sphäre.
Teil B des Schaubilds zeigt folgende Unterschiede zu Teil A: Statt eines Nährstoff-Kompartiments befindet sich ein Streu-Kompartiment in der Box. Aus dem Kompartiment führen vier Pfeile mit Stickstoff-Zeichen heraus. Eine der Pfeilspitzen ist zur Pflanze gerichtet, eine andere ins umgebende Erdreich und die letzten beiden in den Bereich der Hydro-Spähre und der Rhizo-Sphäre innerhalb der Box. Ebenfalls aus dem Nährstoff-Kompartiment hinaus ins umgebende Erdreich und die beiden Sphären führen Pfeile mit Kohlenstoff-Zeichen. — Abb. 2. Experimenteller Aufbau des ersten und zweiten Experiments: a. Die 13CO2-Markierung von Pflanzen und die 15N-Markierung im Detritusphären-Kompartiment ermöglichen es uns, sowohl den kurzfristigen 13C-Einbau in die mikrobielle Biomasse, als auch den 15N-Einbau in die pflanzliche Biomasse zu bestimmen. b. Die 13C- und 15N-Markierung im Detritusphären-Kompartiment ermöglicht es uns, den langfristigen 13C- und 15N-Einbau in die mikrobielle Biomasse sowie deren Übertragung auf die pflanzliche Biomasse zu bestimmen

Experiment 3: Extensivierung von Grünlandstandorten – Direkte versus indirekte Auswirkungen auf Bodenmikroorganismen (Multi-Grasland-Landnutzungsversuche)

Die Extensivierung der Landnutzung kann Veränderungen in mikrobiellen Gemeinschaften und in den von ihnen regulierten Bodenfunktionen bewirken. Die neu eingerichteten Multi-Grasland-Landnutzungsexperimente (Abb. 3) werden es ermöglichen, die direkten und indirekten Mechanismen zu identifizieren, die zu Veränderungen der mikrobiellen Abundanz und Funktion beitragen können.

Abbildung: Das Foto zeigt ein umzäuntes Plot mit einer Wiese, auf der das Gras zur Hälfte grün und zur Hälfte braun ist. Rechts hinter der Wiese befindet sich eine Baumgruppe aus Laub und Nadelbäumen. Links hinten sind Hügel mit weiteren Wiesen und Baumgruppen sowie einzelnen Bäumen zu sehen. — Abb. 3. Neu etablierter Versuch zur Mäh- und Beweidungsreduktion auf der Schwäbischen Alb. Bild aufgenommen im August 2020 von A. Abrahão

Publikationen

Increasing plant species richness by seeding has marginal effects on ecosystem functioning in agricultural grasslands

Freitag M., Hölzel N., Neuenkamp L., van der Plas F., Manning P., Abrahão A., Bergmann J., Boeddinghaus R., Bolliger R., Hamer U., Kandeler E., Kleinebecker T., Knorr K.-H., Marhan S., Neyret M., Prati D., Le Provost G., Saiz H., van Kleunen M., Schäfer M., Klaus V. H. (2023): Increasing plant species richness by seeding has marginal effects on ecosystem functioning in agricultural grasslands. Journal of Ecology 111 (9), 1968-1984. doi: 10.1111/1365-2745.14154

Microbial drivers of plant richness and productivity in a grassland restoration experiment along a gradient of land use intensity

Abrahão A., Marhan S., Boeddinghaus R. S., Nawaz A., Wubet T., Hölzel N., Klaus V. H., Kleinebecker T., Freitag M., Hamer U., Oliveira R. S., Lambers H., Kandeler E. (2022): Microbial drivers of plant richness and productivity in a grassland restoration experiment along a gradient of land use intensity. New Phytologist 236 (5), 1936-1950. doi: 10.1111/nph.18503

Linear mixed models and geostatistics for designed experiments in soil science ‐ two entirely different methods or two sides of the same coin?

Lineare gemischte Modelle und Geostatistik für geplante Experimente in den Bodenwissenschaften – zwei unversöhnliche Methoden oder zwei Seiten derselben Medaille

Slaets J., Boeddinghaus R. S., Piepho H.-P. (2021): Linear mixed models and geostatistics for designed experiments in soil science ‐ two entirely different methods or two sides of the same coin? European Journal of Soil Science 72 (1), 47-68. doi: 10.1111/ejss.12976

The Mineralosphere – Interactive zone for microbial colonization and carbon use in grassland soils

Boeddinghaus R. S., Marhan S., Gebala A., Haslwimmer H., Vieira S., Sikorski J., Overmann J., Soares M., Rousk J., Rennert T., Kandeler E. (2021): The Mineralosphere – Interactive zone for microbial colonization and carbon use in grassland soils. Biology and Fertility of Soils 57, 587–601. doi: 10.1007/s00374-021-01551-7

Unraveling spatiotemporal variability of arbuscular mycorrhizal fungi in a temperate grassland plot

Goldmann K., Boeddinghaus R. S., Klemmer S., Regan K. M., Heintz-Buschart A., Fischer M., Prati D., Piepho H.-P., Berner D., Marhan S., Kandeler E., Buscot F., Wubet T. (2020): Unraveling spatio‐temporal variability of arbuscular mycorrhiza fungi in a temperate grassland plot. Environmental Microbiology 22 (3), 873-888. doi: 10.1111/1462-2920.14653

Bacterial colonization of minerals in grassland soils is selective and highly dynamic

Nach welchen Regeln besiedeln Bakterien den Boden?

Vieira S., Sikorski J., Gebala A., Boeddinghaus R. S., Marhan S., Rennert T., Kandeler E., Overmann J. (2020): Bacterial colonization of minerals in grassland soils is selective and highly dynamic. Environmental Microbiology 22 (3), 917-933. doi: 10.1111/1462-2920.14751

Stochastic dispersal rather than deterministic selection explains the spatio-temporal distribution of soil bacteria in a temperate grassland

Richter-Heitmann T., Hofner B., Krah F.-S., Sikorski J., Wüst P. K., Bunk B., Huang S., Regan K., Berner D., Boeddinghaus R. S., Marhan S., Prati D., Kandeler E., Overmann J., Friedrich M. W. (2020): Stochastic dispersal rather than deterministic selection explains the spatio-temporal distribution of soil bacteria in a temperate grassland. Frontiers in Microbiology 11: 1391. doi: 10.3389/fmicb.2020.01391

Recovery of ecosystem functions after experimental disturbance in 73 grasslands differing in land‐use intensity, plant species richness and community composition

Erholung von Ökosystemfunktionen nach experimenteller Störung in 73 Grünlandflächen mit unterschiedlicher Landnutzungsintensität, Artenvielfalt und Zusammensetzung der Pflanzengesellschaft

Schäfer D., Klaus V. H., Kleinebecker T., Boeddinghaus R. S., Hinderling J., Kandeler E., Marhan S., Nowak S., Sonnemann I., Wurst S., Fischer M., Hölzel N., Hamer U., Prati D. (2019): Recovery of ecosystem functions after experimental disturbance in 73 grasslands differing in land‐use intensity, plant species richness and community composition. Journal of Ecology 107 (6), 2635-2649. doi: 10.1111/1365-2745.13211

Plant functional trait shifts explain concurrent changes in the structure and function of grassland soil microbial communities

Veränderungen von funktionellen Pflanzeneigenschaften erklären parallele Veränderungen in der Struktur und Funktion mikrobieller Gemeinschaften in Grünlandböden

Boeddinghaus R. S., Marhan S., Berner D., Boch S., Fischer M., Hölzel N., Kattge J., Klaus V. H., Kleinebecker T., Oelmann Y., Prati D., Schäfer D., Schöning I., Schrumpf M., Sorkau E., Kandeler E., Manning P. (2019): Plant functional trait shifts explain concurrent changes in the structure and function of grassland soil microbial communities. Journal of Ecology 107 (5), 2197-2210. doi: 10.1111/1365-2745.13182

Functional Traits and Spatio-Temporal Structure of a Major Group of Soil Protists (Rhizaria: Cercozoa) in a Temperate Grassland

Fiore-Donno A. M., Richter-Heitmann T., Degrune F., Dumack K., Regan K. M., Mahran S., Boeddinghaus R. S., Rillig M. C., Friedrich M. W., Kandeler E., Bonkowski M. (2019): Functional Traits and Spatio-Temporal Structure of a Major Group of Soil Protists (Rhizaria: Cercozoa) in a Temperate Grassland. Frontiers in Microbiology 10:1654. doi: 10.3389/fmicb.2019.01654

The mineralosphere – Succession and physiology of bacteria and fungi colonising pristine minerals in grassland soils under different land-use intensities

Die Mineralosphäre – Sukzession und Physiologie von Bakterien und Pilzen während der Besiedlung reiner Minerale in Grünlandböden mit unterschiedlicher Landnutzungsintensität

Kandeler E., Gebala A., Boeddinghaus R. S., Müller K., Rennert T., Soares M., Rousk J., Marhan S. (2019): The mineralosphere – Succession and physiology of bacteria and fungi colonising pristine minerals in grassland soils under different land-use intensities. Soil Biology and Biochemistry 136: 107534. doi: 10.1016/j.soilbio.2019.107534

Spatial and temporal variations of microorganisms in grassland soils – influences of land-use intensity, plants and soil properties

Räumliche und zeitliche Variationen von Mikroorganismen in Grünlandböden - Einflüsse von Landnutzungsintensität, Pflanzen und Bodeneigenschaften

Boeddinghaus R. S. (2019): Spatial and temporal variations of microorganisms in grassland soils - influences of land-use intensity, plants and soil properties. Dissertation, University Hohenheim

Einfluss der Landnutzungsintensität auf die mikrobielle Bio-masse von Grünlandböden

Bauer C. (2018): Einfluss der Landnutzungsintensität auf die mikrobielle Bio-masse von Grünlandböden. Bachelor thesis, University Hohenheim

Long-term effects of disturbance and seed addition on soil microbial biomass in grassland with high and low land-use intensity

Langzeit Effect von Störung und Ansaat auf die mikrobielle Biomasse in Grünlandböden mit hoher und niedriger Landnutzungsintensität

Lang K. (2018): Long-term effects of disturbance and seed addition on soil microbial biomass in grassland with high and low land-use intensity. Bachelor thesis, University Hohenheim

Spatial and temporal dynamics of nitrogen fixing, nitrifying and denitrifying microbes in an unfertilized grassland soil

Regan K., Stempfhuber B., Schloter M., Rasche F., Prati D., Philippot L., Boeddinghaus R. S., Kandeler E., Marhan S. (2017): Spatial and temporal dynamics of nitrogen fixing, nitrifying and denitrifying microbes in an unfertilized grassland soil. Soil Biology and Biochemistry 109, 214–226. doi: 10.1016/j.soilbio.2016.11.011

Die potentielle Methan-Oxidation des Bodens in Abhängigkeit von der Landnutzungsintensität am Beispiel von Grünland und Wald

Rohrbach K. (2017): Die potentielle Methan-Oxidation des Bodens in Abhängigkeit von der Landnutzungsintensität am Beispiel von Grünland und Wald. Bachelor thesis, University Hohenheim

Impact of soil disturbance on microorganisms in differently managed grassland soils linked to the ecosystem resilience

Binder I. (2016): Impact of soil disturbance on microorganisms in differently managed grassland soils linked to the ecosystem resilience. Master thesis, University Hohenheim

Linking Microbial Abundance and Function to Understand Nitrogen Cycling in Grassland Soils

Regan K. M. (2016): Linking Microbial Abundance and Function to Understand Nitrogen Cycling in Grassland Soils. Dissertation, University Hohenheim

Do general spatial relationships for microbial biomass and soil enzyme activities exist in temperate grassland soils?

Gibt es allgemeine räumliche Verteilungsmuster von mikrobieller Biomasse und Enzymaktivitäten in Grünlandböden?

Boeddinghaus R. S., Nunan N., Berner D., Marhan S., Kandeler E. (2015): Do general spatial relationships for microbial biomass and soil enzyme activities exist in temperate grassland soils? Soil Biology & Biochemistry 88, 430-440. doi: 10.1016/j.soilbio.2015.05.026

Effects of warming and drought on potential N2O emissions and denitrifying bacteria abundance in grasslands with different land use

Einfluss von Temperaturerhöhung und Dürre auf Lachgasemissionen und die Häufigkeit von denitrifizierenden Bakterien in Grünlandböden mit unterschiedlicher Landnutzungsintensität

Keil D., Niklaus P. A., von Riedmatten L. R., Boeddinghaus R. S., Dormann K. F., Scherer-Lorenzen M., Kandeler E., Marhan S. (2015): Effects of warming and drought on potential N2O emissions and denitrifying bacteria abundance in grasslands with different land use. FEMS Microbiology Ecology 91(7), pii: fiv066. doi: 10.1093/femsec/fiv066

Einfluss der Landnutzungsintensität auf die mikrobielle Biomasse und Enzymaktivitäten im Rhizosphärenboden verschiedener Grünlandpflanzenarten

Boob M. (2015): Einfluss der Landnutzungsintensität auf die mikrobielle Biomasse und Enzymaktivitäten im Rhizosphärenboden verschiedener Grünlandpflanzenarten. Master thesis, Universität Hohenheim

Influence of land use on abundance, function and spatial distribution of N-cycling microorganisms in grassland soils

Einfluss von Landnutzung auf Abundanz, Funktion und räumliche Verteilung von N-umsetzenden Mikroorganismen in Grünlandböden

Keil D. (2015): Influence of land use on abundance, function and spatial distribution of N-cycling microorganisms in grassland soils. Dissertation, University of Hohenheim

Seasonal controls on grassland microbial biogeography: Are they governed by plants, abiotic properties or both?

Zeigen Pflanzen oder abiotische Bodeneigenschaften saisonal bedingt mehr Einfluss auf die Verteilung von Mikroorganismen in Grünlandböden?

Regan K. M., Nunan N., Boeddinghaus R. S., Baumgarten V., Berner D., Boch S., Oelmann Y., Overmann J., Prati D., Schloter M., Schmitt B., Sorkau E., Steffens M., Kandeler E., Marhan S. (2014): Seasonal controls on grassland microbial biogeography: Are they governed by plants, abiotic properties or both? Soil Biology and Biochemistry 71, 21–30. doi: 10.1016/j.soilbio.2013.12.024

midDRIFTS-based partial least square regression analysis allows predicting microbial biomass, enzyme activities and 16S rRNA gene abundance in soils of temperate grasslands

Eine neue Methode (midDRIFTS basierte Spektroskopie) erlaubt die schnelle und kostengünstige Vorhersage von mikrobieller Biomasse und Aktivität in Grünlandböden

Rasche F., Marhan S., Berner D., Keil D., Kandeler E., Cadisch G. (2013): midDRIFTS-based partial least square regression analysis allows predicting microbial biomass, enzyme activities and 16S rRNA gene abundance in soils of temperate grasslands. Soil Biology and Biochemistry 57, 504–512. doi: 10.1016/j.soilbio.2012.09.030

Influence of land-use intensity on spatial distribution of N-cycling microorganisms in grassland soils

Einfluss von Landnutzungsintensität auf die räumliche Verteilung Stickstoff umsetzender Mikroorganismen in Grünlandböden

Keil D., Meyer A., Berner D., Poll A., Schützenmeister A., Piepho H.-P., Vlasenko A., Philippot L., Schloter M., Kandeler E., Marhan S. (2011): Influence of land-use intensity on spatial distribution of N-cycling microorganisms in grassland soils . FEMS Microbiology Ecology 77 (1), 95-106. doi: 10.1111/j.1574-6941.2011.01091.x

Land-Use Intensity Modifies Spatial Distribution and Function of Soil Microorganisms in Grasslands

Die Landnutzungsintensität verändert die räumliche Verteilung und Funktion von Bodenmikroorganismen im Grünland

Berner D., Marhan S., Keil D., Schützenmeister A., Piepho H.-P., Poll C., Kandeler E. (2011): Land-Use Intensity Modifies Spatial Distribution and Function of Soil Microorganisms in Grasslands. Pedobiologia 54 (5-6), 341-351. doi:10.1016/j.pedobi.2011.08.001

Einfluss von Landnutzungsintensität auf Mikroorganismen in Grünlandböden der Schwäbischen Alb

Breuer B.S. (2008): Einfluss von Landnutzungsintensität auf Mikroorganismen in Grünlandböden der Schwäbischen Alb. Bachelor Thesis, University Hohenheim

Räumliche Heterogenität mikrobieller Enzymaktivitäten in Grünlandböden der Schwäbischen Alb

Glatzle S.(2008): Räumliche Heterogenität mikrobieller Enzymaktivitäten in Grünlandböden der Schwäbischen Alb. Bachelor thesis, University Hohenheim

Datensätze

Öffentliche Datensätze

Plant species richness and biomass, and soil microbial properties data used in “Microbial drivers of plant richness and productivity in a grassland restoration experiment along a gradient of land-use intensity”

Abrahão, Anna (2022): Plant species richness and biomass, and soil microbial properties data used in "Microbial drivers of plant richness and productivity in a grassland restoration experiment along a gradient of land-use intensity". Version 13. Biodiversity Exploratories Information System. Dataset. https://doi.org/10.25829/bexis.31348-12

Metabolic quotient of soil microorganisms, grassland EPs, soil sampling campaign 2017

Marhan, Sven (2022): Metabolic quotient of soil microorganisms, grassland EPs, soil sampling campaign 2017. Version 5. Biodiversity Exploratories Information System. Dataset. https://www.bexis.uni-jena.de/ddm/data/Showdata/31315?version=5

FTIR measures of burried mineral containers with labelled artificial root exudates on 10 ALB sites, SCALEMIC Phase 4 (2014-2017) WP1

Boeddinghaus, Runa; Berner, Doreen; Marhan, Sven; Kandeler, Ellen (2020): FTIR measures of burried mineral containers with labelled artificial root exudates on 10 ALB sites, SCALEMIC Phase 4 (2014-2017) WP1. Version 2. Biodiversity Exploratories Information System. Dataset. https://www.bexis.uni-jena.de/ddm/data/Showdata/26150?version=2

FTIR measures of standards for burried mineral containers with labelled artificial root exudates on 10 ALB sites, SCALEMIC Phase 4 (2014-2017) WP1

Boeddinghaus, Runa; Berner, Doreen; Marhan, Sven; Kandeler, Ellen (2020): FTIR measures of standards for burried mineral containers with labelled artificial root exudates on 10 ALB sites, SCALEMIC Phase 4 (2014-2017) WP1. Version 2. Biodiversity Exploratories Information System. Dataset. https://www.bexis.uni-jena.de/ddm/data/Showdata/26149?version=2

Soil physico-chemical and root biomass data for 2015 and 2018 of 25 HAI grassland MIPs, cooperation SADE-SCALEMIC

Boeddinghaus, Runa; Marhan, Sven; Kandeler, Ellen (2020): Soil physico-chemical and root biomass data for 2015 and 2018 of 25 HAI grassland MIPs, cooperation SADE-SCALEMIC . Version 3. Biodiversity Exploratories Information System. Dataset. https://www.bexis.uni-jena.de/ddm/data/Showdata/26146?version=3

Soil enzyme activities of all grassland EPs, soil sampling campaign (SSC) 2017, SCALEMIC

Boeddinghaus, Runa; Berner, Doreen; Marhan, Sven; Kandeler, Ellen (2020): Soil enzyme activities of all grassland EPs, soil sampling campaign (SSC) 2017, SCALEMIC. Version 3. Biodiversity Exploratories Information System. Dataset. https://www.bexis.uni-jena.de/ddm/data/Showdata/26147?version=3

Microbiological and chemical data of burried mineral containers with labelled artificial root exudates on 10 ALB sites, SCALEMIC Phase 4 (2014-2017) WP1

Boeddinghaus, Runa; Gebala, Aurelia; Berner, Doreen; Marhan, Sven; Kandeler, Ellen (2020): Microbiological and chemical data of burried mineral containers with labelled artificial root exudates on 10 ALB sites, SCALEMIC Phase 4 (2014-2017) WP1. Version 2. Biodiversity Exploratories Information System. Dataset. https://www.bexis.uni-jena.de/ddm/data/Showdata/26148?version=2

Soil microbial phospholipid fatty acids (PLFAs) and soil enzyme activities measured on 10 SADE plots in the ALB, 2015-2018, cooperation SADE-SCALEMIC

Kandeler, Ellen; Marhan, Sven; Abrahao, Anna; Boeddinghaus, Runa (2020): Soil microbial phospholipid fatty acids (PLFAs) and soil enzyme activities measured on 10 SADE plots in the ALB, 2015-2018, cooperation SADE-SCALEMIC. Version 2. Biodiversity Exploratories Information System. Dataset. https://www.bexis.uni-jena.de/ddm/data/Showdata/27646?version=2

Approximated pore size distribution of grassland EPs (SSC 2014) SCALEMIC

Boeddinghaus, Runa; Mayer-Gruner, Paula; Marhan, Sven; Kandeler, Ellen (2020): Approximated pore size distribution of grassland EPs (SSC 2014) SCALEMIC. Version 4. Biodiversity Exploratories Information System. Dataset. https://www.bexis.uni-jena.de/ddm/data/Showdata/26207?version=4

Dataset used in Boeddinghaus et al. (2019) “Plant functional trait shifts explain concurrent changes in the structure and function of grassland soil microbial communities” Journal of Ecology

Boeddinghaus, Runa; Marhan, Sven; Berner, Doreen; Boch, Steffen; Fischer, Markus; Hoelzel, Norbert; Kattge, Jens; Klaus, Valentin; Kleinebecker, Till; Oelmann, Yvonne; Prati, Daniel; Schäfer, Deborah; Schöning, Ingo; Schrumpf, Marion; Sorkau, Elisabeth; Kandeler, Ellen; Manning, Pete (2019): Dataset used in Boeddinghaus et al. (2019) "Plant functional trait shifts explain concurrent changes in the structure and function of grassland soil microbial communities" Journal of Ecology. Version 4. Biodiversity Exploratories Information System. Dataset. https://doi.org/10.25829/bexis.24867-1.1.23

Physico-chemical soil properties of all grassland EPs, soil sampling campaign (SSC) 2017, SCALEMIC

Boeddinghaus, Runa; Bauer, Christina; Marhan, Sven; Kandeler, Ellen (2019): Physico-chemical soil properties of all grassland EPs, soil sampling campaign (SSC) 2017, SCALEMIC. Version 3. Biodiversity Exploratories Information System. Dataset. https://www.bexis.uni-jena.de/ddm/data/Showdata/25586?version=3

Microbial soil properties of all grassland EPs, soil sampling campaign (SSC) 2017, SCALEMIC

Boeddinghaus, Runa; Müller, Karolin; Bauer, Christina; Marhan, Sven; Kandeler, Ellen (2019): Microbial soil properties of all grassland EPs, soil sampling campaign (SSC) 2017, SCALEMIC. Version 3. Biodiversity Exploratories Information System. Dataset. https://www.bexis.uni-jena.de/ddm/data/Showdata/25408?version=3

Soil physico-chemical and root biomass data for 2015 and 2018 of 25 SCH grassland MIPs, cooperation SADE-SCALEMIC

Boeddinghaus, Runa; Marhan, Sven; Kandeler, Ellen (2019): Soil physico-chemical and root biomass data for 2015 and 2018 of 25 SCH grassland MIPs, cooperation SADE-SCALEMIC . Version 3. Biodiversity Exploratories Information System. Dataset. https://www.bexis.uni-jena.de/ddm/data/Showdata/25706?version=3

Microbiological and chemical data of burried mineral containers with labelled roots on 10 ALB sites, SCALEMIC Phase 4 (2014-2017) WP2

Boeddinghaus, Runa; Gebala, Aurelia; Berner, Doreen; Marhan, Sven; Kandeler, Ellen (2019): Microbiological and chemical data of burried mineral containers with labelled roots on 10 ALB sites, SCALEMIC Phase 4 (2014-2017) WP2. Version 2. Biodiversity Exploratories Information System. Dataset. https://www.bexis.uni-jena.de/ddm/data/Showdata/24708?version=2

Soil enzyme activities of the SCALEMIC Experiment (AEG31, 2011)

Boeddinghaus, Runa; Regan, Kathleen; Marhan, Sven; Kandeler, Ellen (2019): Soil enzyme activities of the SCALEMIC Experiment (AEG31, 2011). Version 2. Biodiversity Exploratories Information System. Dataset. https://www.bexis.uni-jena.de/ddm/data/Showdata/25409?version=2

Soil water and dry matter content of SADE samples 2015-2018 ALB (SCALEMIC)

Boeddinghaus, Runa; Kandeler, Ellen (2019): Soil water and dry matter content of SADE samples 2015-2018 ALB (SCALEMIC). Version 2. Biodiversity Exploratories Information System. Dataset. https://www.bexis.uni-jena.de/ddm/data/Showdata/25226?version=2

SCALEMIC – Acidobacterial rRNA sampled from top soil at six dates in 2011 on one ALB grassland plot

Richter-Heitmann, Tim; Friedrich, Michael (2018): SCALEMIC - Acidobacterial rRNA sampled from top soil at six dates in 2011 on one ALB grassland plot. Version 2. Biodiversity Exploratories Information System. Dataset. https://www.bexis.uni-jena.de/ddm/data/Showdata/22406?version=2

SCALEMIC – Inventory of active Bacteria – Data

Richter-Heitmann, Tim; Friedrich, Michael (2017): SCALEMIC - Inventory of active Bacteria - Data. Version 14. Biodiversity Exploratories Information System. Dataset. https://www.bexis.uni-jena.de/ddm/data/Showdata/21566?version=14

SCALEMIC – Inventory of active Bacteria – Codelist

Richter-Heitmann, Tim; Friedrich, Michael (2017): SCALEMIC - Inventory of active Bacteria - Codelist. Version 2. Biodiversity Exploratories Information System. Dataset. https://www.bexis.uni-jena.de/ddm/data/Showdata/21606?version=2

Metacommunity analysis of seasonal and spatial variation of Cercozoa in a grassland soil

Bonkowski, Michael; Fiore-Donno, Anna Maria (2017): Metacommunity analysis of seasonal and spatial variation of Cercozoa in a grassland soil. Version 2. Biodiversity Exploratories Information System. Dataset. https://www.bexis.uni-jena.de/ddm/data/Showdata/22147?version=2

Metacommunity analysis of seasonal and spatial variation of Cercozoa in a grassland soil – Data

Bonkowski, Michael; Fiore-Donno, Anna Maria (2017): Metacommunity analysis of seasonal and spatial variation of Cercozoa in a grassland soil - Data. Version 2. Biodiversity Exploratories Information System. Dataset. https://www.bexis.uni-jena.de/ddm/data/Showdata/22166?version=2

Soil enzyme activities of all grassland EPs, soil sampling campaign (SSC) 2014, SCALEMIC

Kandeler, Ellen; Berner, Doreen; Marhan, Sven; Boeddinghaus, Runa (2016): Soil enzyme activities of all grassland EPs, soil sampling campaign (SSC) 2014, SCALEMIC. Version 4. Biodiversity Exploratories Information System. Dataset. https://www.bexis.uni-jena.de/ddm/data/Showdata/20247?version=4

Soil enzyme activities of all grassland EPs, soil sampling campaign (SSC) 2011, SCALEMIC

Kandeler, Ellen; Berner, Doreen; Marhan, Sven; Boeddinghaus, Runa (2016): Soil enzyme activities of all grassland EPs, soil sampling campaign (SSC) 2011, SCALEMIC. Version 4. Biodiversity Exploratories Information System. Dataset. https://www.bexis.uni-jena.de/ddm/data/Showdata/20246?version=4

Microbial and physico-chemical soil properties, Alb grassland, 2015, cooperation SADE-SCALEMIC

Kandeler, Ellen; Boeddinghaus, Runa; Marhan, Sven; Binder, Ines (2016): Microbial and physico-chemical soil properties, Alb grassland, 2015, cooperation SADE-SCALEMIC. Version 2. Biodiversity Exploratories Information System. Dataset. https://www.bexis.uni-jena.de/ddm/data/Showdata/20227?version=2

Physico-chemical soil properties of all grassland EPs, soil sampling campaign (SSC) 2014, SCALEMIC

Kandeler, Ellen; Marhan, Sven; Berner, Doreen; Boeddinghaus, Runa (2016): Physico-chemical soil properties of all grassland EPs, soil sampling campaign (SSC) 2014, SCALEMIC. Version 5. Biodiversity Exploratories Information System. Dataset. https://www.bexis.uni-jena.de/ddm/data/Showdata/20249?version=5

Microbial soil properties of all grassland EPs, soil sampling campaign (SSC) 2011, SCALEMIC

Kandeler, Ellen; Marhan, Sven; Berner, Doreen; Boeddinghaus, Runa (2016): Microbial soil properties of all grassland EPs, soil sampling campaign (SSC) 2011, SCALEMIC. Version 3. Biodiversity Exploratories Information System. Dataset. https://www.bexis.uni-jena.de/ddm/data/Showdata/20250?version=3

Microbial rhizosphere and bulk soil properties, Alb grassland, 2014, cooperation BELOW-SCALEMIC

Kandeler, Ellen; Marhan, Sven; Boeddinghaus, Runa; Gebala, Aurelia; Berner, Doreen; Boob, Meike (2016): Microbial rhizosphere and bulk soil properties, Alb grassland, 2014, cooperation BELOW-SCALEMIC. Version 2. Biodiversity Exploratories Information System. Dataset. https://www.bexis.uni-jena.de/ddm/data/Showdata/20206?version=2

Physico-chemical soil properties of all grassland EPs, soil sampling campaign (SSC) 2011, SCALEMIC

Kandeler, Ellen; Marhan, Sven; Berner, Doreen; Boeddinghaus, Runa (2016): Physico-chemical soil properties of all grassland EPs, soil sampling campaign (SSC) 2011, SCALEMIC. Version 5. Biodiversity Exploratories Information System. Dataset. https://www.bexis.uni-jena.de/ddm/data/Showdata/20248?version=5

Microbial soil properties of all grassland EPs, soil sampling campaign (SSC) 2014, SCALEMIC

Kandeler, Ellen; Marhan, Sven; Berner, Doreen; Boeddinghaus, Runa (2016): Microbial soil properties of all grassland EPs, soil sampling campaign (SSC) 2014, SCALEMIC. Version 3. Biodiversity Exploratories Information System. Dataset. https://www.bexis.uni-jena.de/ddm/data/Showdata/20251?version=3

SCALEMIC – LINK to Short Read Archive – Bacterial Activity

Richter-Heitmann, Tim; Friedrich, Michael; Marhan, Sven (2015): SCALEMIC - LINK to Short Read Archive - Bacterial Activity. Version 3. Biodiversity Exploratories Information System. Dataset. https://www.bexis.uni-jena.de/ddm/data/Showdata/19466?version=3

Physico-chemical and microbial soil properties and plant diversity of AEG31, 2011, SCALEMIC-Experiment

Regan, Kathleen; Berner, Doreen; Boeddinghaus, Runa; Marhan, Sven; Kandeler, Ellen (2014): Physico-chemical and microbial soil properties and plant diversity of AEG31, 2011, SCALEMIC-Experiment. Version 2. Biodiversity Exploratories Information System. Dataset. https://www.bexis.uni-jena.de/ddm/data/Showdata/17707?version=2

SCALEMIC – Plant diversity, 2011

Prati, Daniel; Fischer, Markus (2014): SCALEMIC - Plant diversity, 2011. Version 2. Biodiversity Exploratories Information System. Dataset. https://www.bexis.uni-jena.de/ddm/data/Showdata/17446?version=2

Number of cells in soil samples of plot AEG31, 2011, SCALEMIC-Experiment

Baumgartner, Vanessa; Kandeler, Ellen (2012): Number of cells in soil samples of plot AEG31, 2011, SCALEMIC-Experiment. Version 2. Biodiversity Exploratories Information System. Dataset. https://www.bexis.uni-jena.de/ddm/data/Showdata/14946?version=2

Soil physical and chemical properties of grassland VIPs in Hainich, SCALEMIC 2008

Berner, Doreen; Boeddinghaus, Runa; Regan, Kathleen; Keil, Daniel; Marhan, Sven; Kandeler, Ellen (2012): Soil physical and chemical properties of grassland VIPs in Hainich, SCALEMIC 2008. Version 3. Biodiversity Exploratories Information System. Dataset. https://www.bexis.uni-jena.de/ddm/data/Showdata/14668?version=3

Physico-chemical soil properties of all grassland VIPs, SCALEMIC 2008

Berner, Doreen; Regan, Kathleen; Keil, Daniel; Marhan, Sven; Kandeler, Ellen (2012): Physico-chemical soil properties of all grassland VIPs, SCALEMIC 2008. Version 4. Biodiversity Exploratories Information System. Dataset. https://www.bexis.uni-jena.de/ddm/data/Showdata/14666?version=4

Soil microbiological properties of grassland VIPs in Hainich, SCALEMIC 2008

Berner, Doreen; Boeddinghaus, Runa; Regan, Kathleen; Keil, Daniel; Marhan, Sven; Kandeler, Ellen (2012): Soil microbiological properties of grassland VIPs in Hainich, SCALEMIC 2008. Version 2. Biodiversity Exploratories Information System. Dataset. https://www.bexis.uni-jena.de/ddm/data/Showdata/14667?version=2

Soil microbiological properties of grassland VIPs of ALB, SCALEMIC 2008

Berner, Doreen; Regan, Kathleen; Keil, Daniel; Marhan, Sven; Kandeler, Ellen (2010): Soil microbiological properties of grassland VIPs of ALB, SCALEMIC 2008. Version 3. Biodiversity Exploratories Information System. Dataset. https://www.bexis.uni-jena.de/ddm/data/Showdata/11323?version=3

Soil physical and chemical properties of grassland VIPs in ALB, SCALEMIC 2008

Berner, Doreen; Regan, Kathleen; Keil, Daniel; Marhan, Sven; Kandeler, Ellen (2010): Soil physical and chemical properties of grassland VIPs in ALB, SCALEMIC 2008. Version 5. Biodiversity Exploratories Information System. Dataset. https://www.bexis.uni-jena.de/ddm/data/Showdata/11320?version=5

Nicht veröffentlichte Datensätze

Hyphobox experiment, Heidfeldhof Hohenheim, 2020

Brandt, Luise; Abrahao, Anna (2024): Hyphobox experiment, Heidfeldhof Hohenheim, 2020. Version 2. Biodiversity Exploratories Information System. Dataset. https://www.bexis.uni-jena.de. Dataset ID= 31933

Soil mineral nitrogen (Nmin) of REX 1 and LUX grassland plots, Soil sampling campaign (SSC) 2021

Marhan, Sven (2023): Soil mineral nitrogen (Nmin) of REX 1 and LUX grassland plots, Soil sampling campaign (SSC) 2021. Version 7. Biodiversity Exploratories Information System. Dataset. https://www.bexis.uni-jena.de. Dataset ID= 31634

Soil mineral nitrogen (Nmin) of all grassland plots, Soil sampling campaign (SSC) 2021

Marhan, Sven (2023): Soil mineral nitrogen (Nmin) of all grassland plots, Soil sampling campaign (SSC) 2021. Version 7. Biodiversity Exploratories Information System. Dataset. https://www.bexis.uni-jena.de. Dataset ID= 31630

Soil water content of REX 1 and LUX grassland plots, Soil sampling campaign (SSC) 2021

Marhan, Sven (2023): Soil water content of REX 1 and LUX grassland plots, Soil sampling campaign (SSC) 2021. Version 2. Biodiversity Exploratories Information System. Dataset. https://www.bexis.uni-jena.de. Dataset ID= 31636

Microbial biomass C (Cmic) and N (Nmic) and soil microbial C to N ratio of REX 1 and LUX grassland plots, Soil sampling campaign (SSC) 2021

Marhan, Sven (2023): Microbial biomass C (Cmic) and N (Nmic) and soil microbial C to N ratio of REX 1 and LUX grassland plots, Soil sampling campaign (SSC) 2021. Version 2. Biodiversity Exploratories Information System. Dataset. https://www.bexis.uni-jena.de. Dataset ID= 31638

Gene abundances 16S Bacteria, nirK, nirS, nosZ clade I, II, soil sampling campaigns (SSC) 2011, 2014, 2017

Marhan, Sven (2023): Gene abundances 16S Bacteria, nirK, nirS, nosZ clade I, II, soil sampling campaigns (SSC) 2011, 2014, 2017. Version 3. Biodiversity Exploratories Information System. Dataset. https://www.bexis.uni-jena.de. Dataset ID= 31648

Soil extractable organic carbon and extractable total nitrogen – soil sampling campaign 2021, all grassland experimental plots (EPs), 0-10 cm

Marhan, Sven (2023): Soil extractable organic carbon and extractable total nitrogen – soil sampling campaign 2021, all grassland experimental plots (EPs), 0-10 cm. Version 13. Biodiversity Exploratories Information System. Dataset. https://www.bexis.uni-jena.de. Dataset ID= 31629

Microbial biomass C (Cmic) and N (Nmic) and soil microbial C to N ratio of all grassland EP plots, Soil sampling campaign (SSC) 2021

Marhan, Sven (2023): Microbial biomass C (Cmic) and N (Nmic) and soil microbial C to N ratio of all grassland EP plots, Soil sampling campaign (SSC) 2021. Version 4. Biodiversity Exploratories Information System. Dataset. https://www.bexis.uni-jena.de. Dataset ID= 31637

Soil extractable organic carbon and extractable total nitrogen of REX 1 and LUX grassland plots, Soil sampling campaign (SSC) 2021

Marhan, Sven (2023): Soil extractable organic carbon and extractable total nitrogen of REX 1 and LUX grassland plots, Soil sampling campaign (SSC) 2021. Version 8. Biodiversity Exploratories Information System. Dataset. https://www.bexis.uni-jena.de. Dataset ID= 31635