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Enregistrement W2763014758 · doi:10.71781/20669

Biodiversity of arbuscular mycorrhizal fungi from extreme petroleum hydrocarbon contaminated site

2016· dissertation· en· W2763014758 sur OpenAlexfundno aff
Mengxuan Kong

Notice bibliographique

RevuePapyrus : Institutional Repository (Université de Montréal) · 2016
Typedissertation
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueMycorrhizal Fungi and Plant Interactions
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaUniversité de Montréal
Mots-clésArbuscular mycorrhizal fungiEnvironmental scienceBiodiversityContaminationPetroleumEnvironmental chemistryBiologyEcologyChemistryInoculationHorticulturePaleontology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Les activités industrielles, la production d’énergie le transport et l’urbanisation ont engendré de sérieux problèmes environnementaux qui ont des effets néfastes non seulement pour les divers écosystèmes, mais aussi pour la santé des Humains. Il existe plusieurs méthodes de réhabilitation des sites contaminés. Les méthodes dites conventionnelles consistent le plus souvent à excaver, transporter et entreposer des sols dans des sites d’enfouissements, alors que d’autres technologies utilisent des traitements physico-chimiques ou l’incinération des polluants. Les inconvénients majeur de ces méthodes en sont le coût élevé, l’émission des gaz à effet de serre et la destruction des habitats. Cependant, plusieurs technologies ont émergé ces dernières décennies. Parmi ces technologies émergentes, la phytoremédiation est une méthode prometteuse et dont l’efficacité devienne de plus en plus reconnue. La phytoremédiation consiste à utiliser des plantes et les microbes qui leurs sont associés pour dégrader, extraire ou stabiliser les polluants du sol aussi bien organiques qu’inorganiques. Parmi les microbes associés aux racines des plantes, on trouve les champignons mycorhiziens arbusculaires (CMA) dont le rôle en phytoremédiation a été montré. Cependant, la diversité et les changements des structures des communautés de ces champignons dans des sites hautement contaminés et en association avec les populations des plantes qui poussent spontanément dans ces sites demeurent méconnues. L’objectif de mon projet de maitrise consiste à étudier la diversité et la structure des communautés des CMA dans les racines et les sols rhizosphériques de trois espèces de plantes Eleocharis elliptica, Populus tremuloides et Persicaria maculosa qui poussent spontanément dans des bassins d’une ancienne raffinerie pétro-chimique. J’ai échantillonné trois individus par espèce de plante dans trois bassins qui ont montré des concentrations différentes des polluants pétroliers. J’ai utilisé l’approche de la PCR conventionnelle, le clonage et le séquençage en ciblant le gène 18S de l’ARN ribosomique autant sur des échantillons de racines et des que sur ceux de sols rhizophériques. J’ai analysé au minimum 48 clones par échantillon. L’analyse de la diversité Beta a montré que la structure des communautés des CMA était significativement différente selon les biotopes (racines et sols rhizosphèriques) et les concentrations de contaminants pétroliers. Mes résultats ont montré que l'identité de la plante et la concentration de contaminants ont fortement influencé la structure des communautés de CMA. J’ai aussi observé qu’en plus de l’effet des facteurs biotiques et abiotiques mentionnés ci-dessus, plusieurs OTUs de CMA sont corrélés soit positivement ou négativement entre eux et aussi avec différents types de polluants d'hydrocarbures pétroliers. Cette étude a permis de comprendre les facteurs qui influencent les changements des structures des communautés des CMA et pourrait nous aider à améliorer l’efficacité de la phytoremédiation avec des plantes indigènes poussant spontanément sur des sites hautement contaminés par des hydrocarbures pétroliers.

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: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,008

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
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 Opus0,006
Tête enseignante GPT0,148
Écart entre enseignants0,143 · 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'étudeObservationnel
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

Citations0
Publié2016
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