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Enregistrement W4413501856 · doi:10.1128/spectrum.00164-25

Concurrent stimulation of diflufenican biodegradation and changes in the active microbiome in gravel revealed by Total RNA

2025· article· en· W4413501856 sur OpenAlexafffund
Lea Ellegaard‐Jensen, Pedro N. Carvalho, Muhammad Zohaib Anwar, Morten Dencker Schostag, Kai Bester, Carsten Suhr Jacobsen

Notice bibliographique

RevueMicrobiology Spectrum · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiquePesticide and Herbicide Environmental Studies
Établissements canadiensSimon Fraser University
Organismes subventionnairesHorizon 2020 Framework ProgrammeNovo Nordisk FondenCanadian Institutes of Health ResearchAarhus Universitets ForskningsfondMiljøstyrelsenDanmarks Grundforskningsfond
Mots-clésMicrobial population biologyBacteroidetesBiotransformationBiologyMicrobial biodegradationBiodegradationTranscriptomeMicrocosmChemistryGene expressionBacteriaGeneMicroorganismBiochemistryEcologyGenetics16S ribosomal RNAEnzyme

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

ABSTRACT The use of slowly degraded 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, endeavored to stimulate the degradation of the pesticide diflufenican added to urban gravel microcosms amended with dry alfalfa to increase microbial activity. In the present study, alfalfa addition significantly increased the formation of diflufenican’s primary metabolite, 2-[3-(trifluoromethyl)phenoxy]nicotinic acid (AE-B), indicating stimulated biotransformation. The concurrent changes of the active microbial communities within the gravel were explored using shotgun metatranscriptomic sequencing of ribosomal RNA and messenger RNA. Although bacterial taxa remained dominant (87.0%–98.5% relative abundance), the alfalfa treatment led to a 4–5-fold increase in eukaryotic groups, including fungi and microbial grazers. Several microbial taxa potentially involved in the degradation of complex carbon compounds and aromatic pollutants—including Bacteroidetes , Verrucomicrobia , Sordariomycetes , Mortierellales , Tremellales, Sphingopyxis , and Phenylobacterium —increased in relative abundance following alfalfa amendment. Functional gene profiling revealed elevated expression of genes related to microbial activity and biomass production. Genes with potential roles in the breakdown of complex carbon structures (e.g., xylanases/chitin deacetylases) and in the transformation of aromatic compounds (e.g., ring-cleaving dioxygenases) were revealed. We conclude that complex carbon amendments can enhance the microbial activity, promoting the biotransformation of diflufenican in urban gravel environments. These findings provide new insights into the interactions between microbial community dynamics, gene expression profiles, and pesticide biotransformation in non-agricultural matrices. IMPORTANCE Pesticides used on urban areas, e.g., gravel paths, are likely to have different effects and fates than when these are used on agricultural soils. Hence, studies into the degradation of pesticides applied to urban matrices are needed. We have previously shown that metabolites of the persistent pesticide diflufenican are even more persistent in urban soils, and it has also previously been shown that these metabolites leach from gravel surfaces. The reasons behind this are that the urban gravel provides an environment very different from agricultural soils; i.e., it is both lower in carbon and microbial activity. In the present study, we, therefore, endeavored to stimulate the degradation of the pesticide diflufenican added to urban gravel microcosms amended with dry alfalfa to increase microbial activity, concurrently studying the changes in the active microbiome by Total RNA-metatranscriptomics.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,751
Score d'incertitude au seuil0,358

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,006
Tête enseignante GPT0,223
Écart entre enseignants0,218 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2025
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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