The environmental conditions driving the microbial community dynamics in crop soils remain unclear. Here, we focused on the spatial and temporal dynamics of microbial communities in soils cultivated with sugarcane under different soil managements, during two years. Our work was divided into three essential parts, where i) we discuss ecological models and theories for the microbial exploration in crop soils, arguing that those ecological models, which partitioned the microbial communities, may increase the resolution of the environmental and the microbial interactions; ii) we developed a probabilistic model based on the occurrence frequency of microorganisms across systems identifying the core microbial community. The model is based on the Poisson distribution, and it was tested in four datasets available in the Earth Microbiome Project; iii) we identified the core bacterial and fungal communities across soils cultivated with sugarcane, verifying which abiotic components could drive the composition of groups. We increased the resolution of the environmental and the microbial interactions, showing that the core and the variable microbial communities are driven by distinct abiotic components. We also observed that the core and variable microbial communities harbor distinct potential functionality, as nitrogen fixation being more predicted to the core bacterial commmunity, and nitrification process for the variable bacterial community. Our finds increase the knowledge of microbial dynamics and functionality, helping to reveal and explore the crop system microbiome. / As condições ambientais que podem modular a dinâmica da comunidade microbiana em solos de culturas são pouco conhecidas. O presente trabalho foi dividido em três partes essenciais, onde i) discutiu-se modelos e teorias ecológicas para a exploração microbiana em solo agrícolas, argumentando-se que os modelos ecológicos que particionam as comunidades microbianas, poderiam aumentar a resolução entre interações microbianas e o ambiente, ii) desenvolveu-se um modelo probabilístico baseado na freqüência de ocorrência de microorganismos através de sistema identificando a comunidade microbiana \"core\". O modelo baseou-se na distribuição de Poisson, sendo este testado em quatro conjuntos de dados disponíveis no Projeto \"Earth Microbiome\", e iii) identificou-se as comunidades bacterianas e fúngicas core em solos cultivados com cana-de-açúcar, verificando-se quais componentes abióticos poderiam modular a composição dos grupos. Com isso, elevou-se a resolução das interações ambiental e microbiana, indicando que o core microbiano e as comunidades microbianas variáveis são moduladas por componentes abióticos distintos. Observou-se também que as comunidades core e variável possuem funcionalidade potencial distinta, como fixação de nitrogênio mais predita para o core bacteriano e processo de nitrificação para a comunidade variável de bactérias. Os resultados do presente trabalho elevam o conhecimento da dinâmica e funcionalidade microbiana, ajudando a revelar e explorar o microbioma do sistema de cultivo.

The environmental conditions driving the microbial community dynamics in crop soils remain unclear. Here, we focused on the spatial and temporal dynamics of microbial communities in soils cultivated with sugarcane under different soil managements, during two years. Our work was divided into three essential parts, where i) we discuss ecological models and theories for the microbial exploration in crop soils, arguing that those ecological models, which partitioned the microbial communities, may increase the resolution of the environmental and the microbial interactions; ii) we developed a probabilistic model based on the occurrence frequency of microorganisms across systems identifying the core microbial community. The model is based on the Poisson distribution, and it was tested in four datasets available in the Earth Microbiome Project; iii) we identified the core bacterial and fungal communities across soils cultivated with sugarcane, verifying which abiotic components could drive the composition of groups. We increased the resolution of the environmental and the microbial interactions, showing that the core and the variable microbial communities are driven by distinct abiotic components. We also observed that the core and variable microbial communities harbor distinct potential functionality, as nitrogen fixation being more predicted to the core bacterial commmunity, and nitrification process for the variable bacterial community. Our finds increase the knowledge of microbial dynamics and functionality, helping to reveal and explore the crop system microbiome. / As condições ambientais que podem modular a dinâmica da comunidade microbiana em solos de culturas são pouco conhecidas. O presente trabalho foi dividido em três partes essenciais, onde i) discutiu-se modelos e teorias ecológicas para a exploração microbiana em solo agrícolas, argumentando-se que os modelos ecológicos que particionam as comunidades microbianas, poderiam aumentar a resolução entre interações microbianas e o ambiente, ii) desenvolveu-se um modelo probabilístico baseado na freqüência de ocorrência de microorganismos através de sistema identificando a comunidade microbiana \"core\". O modelo baseou-se na distribuição de Poisson, sendo este testado em quatro conjuntos de dados disponíveis no Projeto \"Earth Microbiome\", e iii) identificou-se as comunidades bacterianas e fúngicas core em solos cultivados com cana-de-açúcar, verificando-se quais componentes abióticos poderiam modular a composição dos grupos. Com isso, elevou-se a resolução das interações ambiental e microbiana, indicando que o core microbiano e as comunidades microbianas variáveis são moduladas por componentes abióticos distintos. Observou-se também que as comunidades core e variável possuem funcionalidade potencial distinta, como fixação de nitrogênio mais predita para o core bacteriano e processo de nitrificação para a comunidade variável de bactérias. Os resultados do presente trabalho elevam o conhecimento da dinâmica e funcionalidade microbiana, ajudando a revelar e explorar o microbioma do sistema de cultivo.