Growth on nitrate and occurrence of nitrate reductase‐encoding genes in a phylogenetically diverse range of ectomycorrhizal fungi
Notice bibliographique
Résumé
Ectomycorrhizal (ECM) fungi are often considered to be most prevalent under conditions where organic sources of N predominate. However, ECM fungi are increasingly exposed to nitrate from anthropogenic sources. Currently, the ability of ECM fungi to metabolize this nitrate is poorly understood. Here, growth was examined among 106 isolates, representing 68 species, of ECM fungi on nitrate as the sole N source. In addition, the occurrence of genes coding for the nitrate reductase enzyme (nar gene) in a broad range of ectomycorrhizal fungi was investigated. All isolates grew on nitrate, but there was a strong taxonomic signature in the biomass production, with the Russulaceae and Amanita showing the lowest growth. Thirty-five partial nar sequences were obtained from 43 tested strains comprising 31 species and 10 genera. These taxa represent three out of the four clades of the Agaricales within which ECM fungi occur. No nar sequences were recovered from the Russulaceae and Amanita, but Southern hybridization showed that the genes were present. The results demonstrate that the ability to utilize nitrate as an N source is widespread in ECM fungi, even in those fungi from boreal forests where the supply of nitrate may be very low.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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) | 0,000 | 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 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 ».