In vitro selection of root-associated fungi for use in ecological engineering and ecosystem restoration of iron ore waste rocks in Arctic and alpine tundra of Northern Quebec, Canada
Notice bibliographique
Résumé
Mining activities typically involve the removal of plants, soil nutrients, and root-associated microorganisms, which in turn limits natural revegetation and soil restoration. Ecological restoration of mining-impacted sites using beneficial microorganisms, such as mycorrhizal fungi, is considered necessary and useful for the growth and survival of their host plants, but also for their tolerance to poor and contaminated environments, such as mine tailings. Here, nine fungal symbionts associated with plant roots from the Schefferville mine site in northern Quebec were tested for tolerance to overburden, waste rock and pure iron treatments. The production of ergosterol and the exudation of low-molecular-mass organic acids (citrate, malate, succinate, acetate) were measured by high-performance liquid chromatography during an in vitro experiment in liquid medium. These two types of metabolites are indicative of fungal growth and their amount varied in response to iron treatments. The study revealed that the cultivable root-associated fungi did not all respond in the same way to the abiotic stress applied. The results showed that the ericoid fungus Rhizoscyphus ericae exhibited the best growth in the presence of iron treatments. The dark septate endophyte Phialocephala fortinii ranked second in growth, but it produced the highest amount of organic acids. Cadophora finlandica and Hyaloscypha bicolor also showed good tolerance to iron treatments. These fungal isolates with the best growth and highest organic acid production are considered to be the most tolerant species to mine tailings and could potentially improve the survival, growth, and resistance of plant seedlings for mine reclamation in the Boreal Shield.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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 ».