Characterization of Fungal Communities in Limed and Unlimed Lands Contaminated with Metals: Phospholipid Fatty Acid (PLFA) Analysis and Soil Respiration
Notice bibliographique
Résumé
Northern Ontario (Canada) especially the Greater Sudbury region is highly known for its nickel, copper and other metal deposits. The mining, roasting and smelting of these elements have caused disastrous effects on the vegetation and overall environment. Dolomitic lime which contains calcium and magnesium carbonate was applied to soils from 1980 to 1995 at different locations across Northern Ontario. The objective of the present study is to determine fungi diversity and abundance in selected limed and unlimed areas contaminated with metals in the Region. Soil respiration, fungi cultures and Phospholipid Fatty Acid (PLFA) were analyzed. The liming did maintain an increase in soil pH from extremely acid to slightly acid, even 25 to 30 years after liming applications. A total of 52 fungi species belonging to 34 genera were identified on growth media. The majority of fungi (up to 70%) in all the sites belong to the Ascomycota phylum. Some species were specific to one or two sites, while others were present in the majority of the sites. Fungal diversity and abundance were higher in limed soils compared to unlimed samples based on SDA medium growth. The rates of soil respiration in limed sites were also higher compared to unlimed areas. Phospholipid Fatty Acid (PLFA) analysis revealed a significantly higher total microbial biomass in samples from limed areas compared to unlimed samples. Total and arbuscular mycorrhizal fungi abundance based on this analysis followed the same trend. Surprisingly, there were 7 to 10 fold more bacteria than fungi in all the sites. Moreover, there was twice more Gram (-) bacteria than Gram (+) indicating that the sites are still severely stressed. Soil pH appears to be the most important factor for microbial abundance, diversity and activities than total metal content.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,008 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».