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Enregistrement W2557307483 · doi:10.1139/cjm-2016-0369

The effects of <i>Pantoea</i> sp. strain Y4-4 on alfalfa in the remediation of heavy-metal-contaminated soil, and auxiliary impacts of plant residues on the remediation of saline–alkali soils

2016· article· en· W2557307483 sur OpenAlexvenueno aff
Shuhuan Li, Jie Wang, Nanxiong Gao, Lizhu Liu, Yahua Chen

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Microbiology · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiquePlant-Microbe Interactions and Immunity
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesPriority Academic Program Development of Jiangsu Higher Education InstitutionsGovernment of Jiangsu ProvinceNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésEnvironmental remediationShootRhizosphereDry weightAgronomyChemistryPhytoremediationHorticultureInoculationSoil contaminationStrain (injury)PantoeaContaminationBiologyEnvironmental chemistryBacteria16S ribosomal RNAHeavy metals

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The plant-growth-promoting rhizobacterium (PGPR) Y4-4 was isolated from plant rhizosphere soil and identified as Pantoea sp. by 16S rRNA sequence analysis. The effects of strain Y4-4 on alfalfa grown in heavy-metals-contaminated soil was investigated using a pot experiment. In a Cu-rich environment, the shoot dry mass and total dry mass of plants inoculated with strain Y4-4 increased by 22.6% and 21%, and Cu accumulation increased by 15%. In a Pb-Zn-rich environment, the shoot dry mass and total dry mass of plants inoculated with strain Y4-4 increased by 23.4% and 22%, and Zn accumulation increased by 30.3%. In addition, the salt tolerance and biomass of wheat seedlings could be improved by applying strain Y4-4 mixed with plant residue as a result of the Cu-rich plant residues providing copper nutrition to wheat. This study offers an efficient PGPR with strong salt tolerance and a safe strategy for the post-treatment of plant residue.

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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,011

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
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)0,0010,000

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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,199
Écart entre enseignants0,189 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations16
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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