Biodiversity of arbuscular mycorrhizal fungi from extreme petroleum hydrocarbon contaminated site
Notice bibliographique
Résumé
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.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| 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 | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».