Linkage between bacterial and fungal rhizosphere communities in hydrocarbon-contaminated soils is related to plant phylogeny
Notice bibliographique
Résumé
Phytoremediation is an attractive alternative to excavating and chemically treating contaminated soils. Certain plants can directly bioremediate by sequestering and/or transforming pollutants, but plants may also enhance bioremediation by promoting contaminant-degrading microorganisms in soils. In this study, we used high-throughput sequencing of bacterial 16S rRNA genes and the fungal internal transcribed spacer (ITS) region to compare the community composition of 66 soil samples from the rhizosphere of planted willows (Salix spp.) and six unplanted control samples at the site of a former petrochemical plant. The Bray-Curtis distance between bacterial communities across willow cultivars was significantly correlated with the distance between fungal communities in uncontaminated and moderately contaminated soils but not in highly contaminated (HC) soils (>2000 mg kg(-1) hydrocarbons). The mean dissimilarity between fungal, but not bacterial, communities from the rhizosphere of different cultivars increased substantially in the HC blocks. This divergence was partly related to high fungal sensitivity to hydrocarbon contaminants, as demonstrated by reduced Shannon diversity, but also to a stronger influence of willows on fungal communities. Abundance of the fungal class Pezizomycetes in HC soils was directly related to willow phylogeny, with Pezizomycetes dominating the rhizosphere of a monophyletic cluster of cultivars, while remaining in low relative abundance in other soils. This has implications for plant selection in phytoremediation, as fungal associations may affect the health of introduced plants and the success of co-inoculated microbial strains. An integrated understanding of the relationships between fungi, bacteria and plants will enable the design of treatments that specifically promote effective bioremediating communities.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».