Fungal Endophytes for Grass Based Bioremediation: An Endophytic Consortium Isolated from Agrostis stolonifera Stimulates the Growth of Festuca arundinacea in Lead Contaminated Soil
Notice bibliographique
Résumé
Bioremediation is an ecologically-friendly approach for the restoration of heavy metal-contaminated sites and can exploit environmental microorganisms such as bacteria and fungi. These microorganisms are capable of removing and/or deactivating pollutants from contaminated substrates through biological and chemical reactions. Moreover, they interact with the natural flora, protecting and stimulating plant growth in these harsh conditions. In this study, we isolated a group of endophytic fungi from Agrostis stolonifera grasses growing on toxic waste from an abandoned lead mine (up to 47,990 Pb mg/kg) and identified them using DNA sequencing (nrITS barcoding). The endophytes were then tested as a consortium of eight strains in a growth chamber experiment in association with the grass Festuca arundinacea at increasing concentrations of lead in the soil to investigate how they influenced several growth parameters. As a general trend, plants treated with endophytes performed better compared to the controls at each concentration of heavy metal, with significant improvements in growth recorded at the highest concentration of lead (800 galena mg/kg). Indeed, this set of plants germinated and tillered significantly earlier compared to the control, with greater production of foliar fresh and dry biomass. Compared with the control, endophyte treated plants germinated more than 1-day earlier and produced 35.91% more plant tillers at 35 days-after-sowing. Our results demonstrate the potential of these fungal endophytes used in a consortium for establishing grassy plant species on lead contaminated soils, which may result in practical applications for heavy metal bioremediation.
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 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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».