Effects of the humic substances of de-inking paper sludge on the antagonism between two compost bacteria and Pythium ultimum
Notice bibliographique
Résumé
We investigated the in vitro influence of humic substances (HS) extracted from de-inking paper sludge compost on the inhibition of Pythium ultimum by two compost bacteria, Rhizobium radiobacter (Agrobacterium radiobacter) and Pseudomonas aeruginosa. When low concentrations (5 or 50 mg l(-1)) of HS were added to the culture medium, fungal inhibition by R. radiobacter significantly increased (P<0.01) by 2-3%. In contrast, these low levels of HS had no effect on P. ultimum inhibition by P. aeruginosa. The Fe, chelated by HS, was in part responsible for the decrease of P. ultimum inhibition by the bacteria when increasing amounts of HS were added in the culture medium. The addition of 500 mg l(-1) of humic acids isolated from de-inking paper sludge compost or from fossil origin completely eliminated the inhibition of P. ultimum by R. radiobacter. This Fe effect also stimulated growth of R. radiobacter and reduced its siderophore production in a minimal medium supplemented with HS as sole source of Fe. The results showed that HS influence microbial antagonism when added to a culture medium. However, this effect varies with different factors such as the type of bacteria, concentration of HS, molecular weight and Fe content.
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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 ».