MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
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 OpenAlexaff
Panagiotis Gkorezis, Matteo Daghio, Andrea Franzetti, Jonathan D. Van Hamme, Wouter Sillen, Jaco Vangronsveld

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,006

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0020,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations251
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueFrontiers in MicrobiologyMême sujetMicrobial bioremediation and biosurfactantsTravaux en français237 207