Preservation and Recovery of Metal-Tolerant Fungi from Industrial Soil and Their Application to Improve Germination and Growth of Wheat
Notice bibliographique
Résumé
Heavy metals contaminate soil and adversely affect plant growth. These soils contain different fungi and bacteria which exhibit metal tolerance and work as bioremediation agents to detoxify polluted soils. In the present study, polluted soil samples were collected to estimate the contamination of copper (Cu) and cadmium (Cd). From this contaminated soil, metal tolerant fungi were isolated and characterized. Copper and cadmium were found in a range of 190.2–300.4 mg/kg and 46.8–56.1 mg/kg, respectively. For the isolation of metal tolerant fungi, soil dilutions were made in water and inoculated on potato dextrose agar (PDA) media. Fungal growth was observed on PDA and successive screening resulted in the isolation of four multi-metal tolerant fungal species, including Penicillim oxalicum, Fusarium solani, Aspergillus niger and Trichoderma harzianum. Sequencing of 18S rRNA genes of isolated fungi also efficiently identified them. To reveal minimum inhibitory concentrations (MIC), these fungi were exposed to increasing concentrations of cadmium and copper chlorides (100 to 1000 ppm) and a variable MIC range of 400 ppm to 1000 ppm was estimated. Based on tolerance index analysis, F. solani was found to be resistant at 1 mM copper, while P. oxalicum was the most tolerant species under cadmium stress. F. solani and P. oxalicum demonstrated the highest biosorption capacity of Cu and Cd, respectively. Both metals negatively affected wheat seedlings in a pot experiment, while the treatment of both F. solani and P. oxalicum positively influenced the germination and growth of wheat. Based on these observations, it could be inferred that F. solani and P. oxalicum can be used for the myco-remediation of Cu and Cd, respectively.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 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 ».