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Enregistrement W2553497929 · doi:10.3389/fmicb.2016.01836

The Interaction between Plants and Bacteria in the Remediation of Petroleum Hydrocarbons: An Environmental Perspective

2016· review· en· W2553497929 sur OpenAlex

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.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Microbiology · 2016
Typereview
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueMicrobial bioremediation and biosurfactants
Établissements canadiensThompson Rivers University
Organismes subventionnairesUniversiteit Hasselt
Mots-clésEnvironmental remediationBioremediationNutrientEnvironmental chemistryEnvironmental sciencePhytoremediationMicroorganismSoil waterEcologyBacteriaBiologyChemistryContamination

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Widespread pollution of terrestrial ecosystems with petroleum hydrocarbons (PHCs) has generated a need for remediation and, given that many PHCs are biodegradable, bio- and phyto-remediation are often viable approaches for active and passive remediation. This review focuses on phytoremediation with particular interest on the interactions between and use of plant – associated bacteria to restore PHC polluted sites. Plant-associated bacteria include endophytic, phyllospheric and rhizospheric bacteria, and cooperation between these bacteria and their host plants allows for greater plant survivability and treatment outcomes in contaminated sites. Bacterially-driven PHC bioremediation is attributed to the presence of diverse suites of metabolic genes for aliphatic and aromatic hydrocarbons, along with a broader suite of physiological properties including biosurfactant production, biofilm formation, chemotaxis to hydrocarbons, and flexibility in cell-surface hydrophobicity. In soils impacted by PHC contamination, microbial bioremediation generally relies on the addition of high-energy electron acceptors (e.g. oxygen) and fertilization to supply limiting nutrients (e.g. nitrogen, phosphorous, potassium) in the face of excess PHC carbon. As an alternative, the addition of plants can greatly improve bioremediation rates and outcomes as plants provide microbial habitats, improve soil porosity (thereby increasing mass transfer of substrates and electron acceptors), and exchange limiting nutrients with their microbial counterparts. In return, plant-associated microorganisms improve plant growth by reducing soil toxicity through contaminant removal, producing plant growth promoting metabolites, liberating sequestered plant nutrients from soil, fixing nitrogen, and more generally establishing the foundations of soil nutrient cycling. In a practical and applied sense, the collective action of plants and their associated microorganisms is advantageous for remediation of PHC contaminated soil in terms of overall cost and success rates for in situ implementation in a diversity of environments. Mechanistically, there remain biological unknowns that present challenges for applying bio- and phyto-remediation technologies without having a deep prior understanding of individual target sites. In this review, evidence from traditional and modern omics technologies is discussed to provide a framework for plant-microbe interactions during PHCs remediation. The potential for integrating multiple molecular and computational techniques to evaluate linkages between microbial communities, plant communities and ecosystem processes is explored with an eye on

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,982
Score d'incertitude au seuil0,504

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,013
Tête enseignante GPT0,256
Écart entre enseignants0,243 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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