Plant‐Bacterial Combinations to Phytoremediate Soil Contaminated with High Concentrations of 2,4,6‐Trinitrotoluene
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The explosive 2,4,6‐trinitrotoluene (TNT) is a contaminant of concern at abandoned manufacturing and military sites because of its mobility and toxicity. Phytoremediation may play a role in natural attenuation scenarios by reducing TNT levels at point sources. The purpose of this study was to develop a phytoremediation system suitable for use in soils contaminated with high TNT levels. Sixteen grasses were screened for their tolerance to 41 g TNT kg −1 soil. Meadow bromegrass ( Bromus erectus Huds.), perennial ryegrass ( Lolium perenne L.) and sweet vernalgrass ( Anthoxanthum odoratum L.) grew in this soil. Inoculating these grasses with Pseudomonas sp. Strain 14, capable of transforming TNT into mono‐ and di‐amino metabolites, increased the growth of meadow bromegrass but was lethal to perennial ryegrass and sweet vernalgrass. Meadow bromegrass inoculated with Strain 14 reduced TNT levels by 30% compared with the control soil and had 50% more plant biomass than noninoculated plants. Meadow bromegrass, combined with Strain I4, increased the percentage of the culturable soil heterotrophic population containing the genes involved in 2‐nitrotoluene ( ntdAa ) metabolism 3‐fold, as well as the population containing the genes involved in 4‐nitrotoluene ( ntnM ) metabolism 14‐fold. Strain I4 inoculation of meadow bromegrass altered the portion of the rhizosphere community involved in nitroaromatic metabolism and led to a reduction in soil TNT levels.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,014 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».