Changes in Microbial Community Composition and Function during a Polyaromatic Hydrocarbon Phytoremediation Field Trial
Notice bibliographique
Résumé
The purpose of this study was to investigate the mechanism by which phytoremediation systems promote hydrocarbon degradation in soil. The composition and degradation capacity of the bulk soil microbial community during the phytoremediation of soil contaminated with aged hydrocarbons was assessed. In the bulk soil, the level of catabolic genes involved in hydrocarbon degradation (ndoB, alkB, and xylE) as well as the mineralization of hexadecane and phenanthrene was higher in planted treatment cells than in treatment cells with no plants. There was no detectable shift in the 16S ribosomal DNA (rDNA) composition of the bulk soil community between treatments, but there were plant-specific and -selective effects on specific catabolic gene prevalence. Tall Fescue (Festuca arundinacea) increased the prevalence of ndoB, alkB, and xylE as well as naphthalene mineralization in rhizosphere soil compared to that in bulk soil. In contrast, Rose Clover (Trifolium hirtum) decreased catabolic gene prevalence and naphthalene mineralization in rhizosphere soil. The results demonstrated that phytoremediation systems increase the catabolic potential of rhizosphere soil by altering the functional composition of the microbial community. This change in composition was not detectable by 16S rDNA but was linked to specific functional genotypes with relevance to petroleum hydrocarbon degradation.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 | 0,001 |
| 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 ».