Concurrent stimulation of diflufenican biodegradation and changes in the active microbiome in gravel revealed by Total RNA
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The use of slowly degrading pesticides poses a particular problem when these are applied to urban areas such as gravel paths. The urban gravel provides an environment very different from agricultural soils; i.e., it is both lower in carbon and microbial activity. We, therefore, endeavoured to stimulate the degradation of the pesticide diflufenican added to an urban gravel microcosm amended with dry alfalfa to increase microbial activity. In the present study, the formation of the primary diflufenican metabolite 2-[3-(Trifluoromethyl)phenoxy]nicotinic acid (commonly abbreviated as AE-B) was stimulated by the alfalfa amendment. The concurrent changes of the active microbial communities within the gravel were explored using shotgun metatranscriptomic sequencing of ribosomal RNA and messenger RNA. Our results showed, that while the active microbial communities in the gravel were dominated by bacteria with a relative abundance of 87.0 – 98.5 %, the eukaryotic groups, fungi and micro-eukaryotes, both had a 4-5 fold increase in relative abundance over time in the alfalfa amended treatment. Specifically, the relative abundance of microorganisms involved in degradation of complex carbon sources, Bacteroidetes, Verrucomicrobia, Sordariomycetes, Mortierellales, and Tremellales, were shown to increase in the alfalfa amended treatment. Further, the functional gene profile showed an increase in genes involved in increased activity and production of new biomass in the alfalfa treatment compared to the control, as well as pointing to genes potentially involved in biodegradation of complex carbon sources and the biotransformation of diflufenican.
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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 ».