The Willow Microbiome Is Influenced by Soil Petroleum-Hydrocarbon Concentration with Plant Compartment-Specific Effects
Notice bibliographique
Résumé
The interaction between plants and microorganisms, which is the driving force behind the decontamination of petroleum hydrocarbon (PHC) contamination in phytoremediation technology, is poorly understood. Here, we aimed at characterizing the variations between plant compartments in the microbiome of two willow cultivars growing in contaminated soils. A field experiment was set-up at a former petrochemical plant in Canada and after two growing seasons, bulk soil, rhizosphere soil, roots, and stems samples of two willow cultivars (Salix purpurea cv. FishCreek, and Salix miyabeana cv. SX67) growing at three PHC contamination concentrations were taken. DNA was extracted and bacterial 16S rRNA gene and fungal internal transcribed spacer (ITS) regions were amplified and sequenced using an Ion Torrent Personal Genome Machine (PGM). Following multivariate statistical analyses, the level of PHC-contamination appeared as the primary factor influencing the willow microbiome with compartment-specific effects, with significant differences between the responses of bacterial, and fungal communities. Increasing PHC contamination levels resulted in shifts in the microbiome composition, favoring putative hydrocarbon degraders, and microorganisms previously reported as associated with plant health. These shifts were less drastic in the rhizosphere, root, and stem tissues as compared to bulk soil, probably because the willows provided a more controlled environment, and thus, protected microbial communities against increasing contamination levels. Insights from this study will help to devise optimal plant microbiomes for increasing the efficiency of phytoremediation technology.
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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 | 0,000 | 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 ».