Mechanism of antibacterial activity of the white-rot fungus<i>Hypholoma fasciculare</i>colonizing wood
Notice bibliographique
Résumé
In a previous study it was shown that the number of wood-inhabiting bacteria was drastically reduced after colonization of beech (Fagus sylvatica) wood blocks by the white-rot fungus Hypholoma fasciculare, or sulfur tuft (Folman et al. 2008). Here we report on the mechanisms of this fungal-induced antibacterial activity. Hypholoma fasciculare was allowed to invade beech and pine (Pinus sylvestris) wood blocks that had been precolonized by microorganisms from forest soil. The changes in the number of bacteria, fungal biomass, and fungal-related wood properties were followed for 23 weeks. Colonization by the fungus resulted in a rapid and large reduction in the number of bacteria (colony-forming units), which was already apparent after 4 weeks of incubation. The reduction in the number of bacteria coincided with fungal-induced acidification in both beech and pine wood blocks. No evidence was found for the involvement of toxic secondary metabolites or reactive oxygen species in the reduction of the number of bacteria. Additional experiments showed that the dominant bacteria present in the wood blocks were not able to grow under the acidic conditions (pH 3.5) created by the fungus. Hence our research pointed at rapid acidification as the major factor causing reduction of wood-inhabiting bacteria upon colonization of wood by H. fasciculare.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 ».