Selection of Specific Endophytic Bacterial Genotypes by Plants in Response to Soil Contamination
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Plant-bacterial combinations can increase contaminant degradation in the rhizosphere, but the role played by indigenous root-associated bacteria during plant growth in contaminated soils is unclear. The purpose of this study was to determine if plants had the ability to selectively enhance the prevalence of endophytes containing pollutant catabolic genes in unrelated environments contaminated with different pollutants. At petroleum hydrocarbon contaminated sites, two genes encoding hydrocarbon degradation, alkane monooxygenase (alkB) and naphthalene dioxygenase (ndoB), were two and four times more prevalent in bacteria extracted from the root interior (endophytic) than from the bulk soil and sediment, respectively. In field sites contaminated with nitroaromatics, two genes encoding nitrotoluene degradation, 2-nitrotoluene reductase (ntdAa) and nitrotoluene monooxygenase (ntnM), were 7 to 14 times more prevalent in endophytic bacteria. The addition of petroleum to sediment doubled the prevalence of ndoB-positive endophytes in Scirpus pungens, indicating that the numbers of endophytes containing catabolic genotypes were dependent on the presence and concentration of contaminants. Similarly, the numbers of alkB- or ndoB-positive endophytes in Festuca arundinacea were correlated with the concentration of creosote in the soil but not with the numbers of alkB- or ndoB-positive bacteria in the bulk soil. Our results indicate that the enrichment of catabolic genotypes in the root interior is both plant and contaminant dependent.
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.
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 découle