Efficiency of microbially assisted phytoremediation of heavy-metal contaminated soils
Notice bibliographique
Résumé
Phytoremediation is the bioremediation of contaminated soils and waters by using plants and their associated microorganisms. Phytoremediation of heavy metal (HM)-contaminated soils is based on immobilization of metals in rhizosphere soil and roots (phytostabilization) and on mobilization, uptake, and transfer of metals into the aboveground plant organs (phytoextraction). In this review, we aimed to (i) discuss the fundamentals, potential, and limitations of plant-associated microorganisms (bacteria and fungi) to increase the efficiency of phytostabilization and phytoextraction of HM-contaminated soils and (ii) describe promising developments and future challenges to expanding their use. Controlled inoculations of plants with growth-promoting microorganisms can significantly increase their root growth, biomass production, and stress tolerance in HM-contaminated soils. A serious weakness of phytoremediation in general is the usually high and difficult to measure expenditure of time for successful completion. The bioconcentration factors (BCFs) and the translocation factors (TFs) are among the most important measures of the efficiency of phytoremediation. However, an overview of BCFs and TFs for a variety of combinations of plants with defined associated microorganisms is lacking. Moreover, the joint evaluation of model systems would allow an improved cost–benefit calculation of microbial inoculations in phytoremediation systems. For this purpose, the use of in vitro model systems is considered to be preferable to field experiments due to the savings in time and costs and the control of environmental conditions. However, the transferability of in vitro data to field conditions is limited. Currently, attention is focused on the use of artificial neural networks, mainly to avoid formulating any complex relationships between soil inputs (e.g., soil amendments, pH, carbon, nitrogen and hydrogen contents, electrical conductivity, and dissolved organic carbon) and design outputs (e.g., BCFs and TFs) beforehand and because of the high accuracy of the obtained models. The controlled use of associated microorganisms to increase the efficiency of phytoremediation of HM, mainly using combinations of Brassica and Salix spp. and rhizobacteria at contaminated soils, is a promising possibility. A crucial future challenge for the expansion of their use will be to develop well-defined cost- and time-efficient tools for a credible prediction of their effectiveness on contaminated field sites.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».