Addition of polyester microplastic fibers to soil alters the diversity and abundance of arbuscular mycorrhizal fungi and affects plant growth and nutrition
Notice bibliographique
Résumé
Microplastics (MPs) represent an emerging factor in global environmental change and are increasingly found in soils. However, the extent to which they affect plants and their interactions with the soil microbiome is poorly understood. Here, we test the hypothesis that increasing levels of polyester MP fibers in soil alter plant growth and nutrient acquisition responses to arbuscular mycorrhizal (AM) fungi via changes in AM fungal colonization and community composition. We used Sorghum drummondii as a model species in a fully factorial greenhouse experiment. Plants were exposed to soil treatments with 0, 0.2, 1, and 3 % MP polyester fibers either in the presence or absence of an assembled AM fungal community comprising 13 species across three families with contrasting life-history strategies. We found that the 1 % MP treatment promoted plant biomass irrespective of the presence of AM fungi. While no changes in macronutrient concentrations in plant tissues were seen, there was a significant increase in B and Mn when relatively low amounts of MPs were added, and this effect was modulated by AM fungi. Furthermore, there were shifts in AM fungal community composition in response to MP, favoring taxa such as Gigaspora sp. while negatively affecting ruderal taxa like Glomus sp. Overall, our data indicate that MP polyester fibers present in soil can in some cases be beneficial to plants and AM fungal interactions. However, the implications of these findings over the long-term and in the context of ecological repercussions of MP pollution in the environment remain to be seen.
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 distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».