|
|
-کنسرسیوم های قارچی- باکتریایی: یک استراتژی امیدوارکننده برای حذف هیدروکربنهای نفتی
|
|
|
|
|
نویسنده
|
رضایی زینب ,مقیمی حمید
|
منبع
|
اولين كنفرانس بين المللي زيست شناسي ميكروبي - 1403 - دوره : 1 - اولین کنفرانس بین المللی زیست شناسی میکروبی - کد همایش: 03240-39049 - صفحه:0 -0
|
چکیده
|
در حال حاضر، آلودگی به واسطه ی هیدروکربنهای نفتی یکی از رایجترین نوع آلودگیهاست که تهدیدی جدی برای سلامت عمومی و محیط زیست به شمار میرود. در میان روشهای فیزیکی وشیمیایی مختلف، تجزیه ی زیستی یک روش سازگار با محیط زیست و مقرون به صرفه برای حذف آلایندههای هیدروکربنی است. موفقیت در تجزیه ی تمامی اجزای هیدروکربنی و دستیابی به کارایی بهینه، برای موفقیت در این فرآیند ضروری است. استفاده از کنسرسیومهای میکروبی با شبکههای متابولیکی غنی، یک استراتژی امیدوارکننده برای مواجهه با این چالشها محسوب میشود. جوامع میکروبی مختلط که شامل هر دو نوع قارچ و باکتری هستند، مکانیزمهای همافزایی متنوعی را برای تجزیه ی آلایندههای پیچیده هیدروکربنی به نمایش میگذارند؛ از جمله گسترش باکتریها توسط هیفهای قارچی، افزایش تولید آنزیم و متابولیتهای ثانویه، و متابولیسم همزمان آلایندهها. مطالعات مختلف نشان دادهاند که تجزیه ی زیستی آلایندههای خاص در صورت به کار بردن کنسرسیوم های قارچی-باکتریایی افزایش مییابد. با این حال، تعاملات متضاد، مانند رقابت میکروبی و تولید مهارکنندهها یا سموم، بین اعضا مشاهده میشود. به علاوه، بهینهسازی عوامل محیطی ( ph، دما، رطوبت و غلظت اولیه آلاینده) برای عملکرد کنسرسیوم ضروری است. امروزه، با پیشرفت در زمینه ی زیستشناسی مصنوعی و ابزارهای ویرایش ژن، طراحی سیستمهای کنسرسیومی مصنوعی پایدار و قوی امکانپذیر است. این مقاله، استفاده از جوامع میکروبی برای حذف آلایندههای نفتی را با تمرکز بر مسیرهای تخریب میکروبی و تعاملات آنها ارائه میدهد و استراتژیهای جدید برای ساخت کنسرسیومهای میکروبی بهینه و چالشهای موجود در بحث تجزیه ی زیستی را مورد بررسی قرار میدهد.
|
کلیدواژه
|
تجزیه ی زیستی، کنسرسیوم های قارچی- باکتریایی، جوامع میکروبی، هیدروکربن های نفتی، زیست شناسی مصنوعی
|
آدرس
|
, iran, , iran
|
پست الکترونیکی
|
hmoghimi@ut.ac.ir
|
|
|
|
|
|
|
|
|
fungal-bacterial consortia: a promising strategy for the removal of petroleum hydrocarbons
|
|
|
Authors
|
|
Abstract
|
nowadays, petroleum hydrocarbon pollution is one of the most widespread types of contamination that poses a serious threat to both public health and the environment. among various physicochemical methods, bioremediation is an eco-friendly and cost-effective way to eliminate petroleum hydrocarbon pollutants. the successful degradation of all hydrocarbon components and the achievement of optimal efficiency are necessary for the success of this process. using potential microbial consortia with rich metabolic networks is a promising strategy for addressing these challenges. mixed microbial communities, comprising both fungi and bacteria, exhibit diverse synergistic mechanisms to degrade complex hydrocarbon contaminants, including the dissemination of bacteria by fungal hyphae, enhancement of enzyme and secondary metabolites production, and co-metabolism of pollutants. compared to pure cultures or consortia of either fungi or bacteria, different studies have shown increased bioremediation of particular contaminants when combined fungal-bacterial treatments are applied. however, antagonistic interactions, like microbial competition, and the production of inhibitors or toxins can have observed between members. furthermore, optimizing environmental factors (ph, temperature, moisture, and initial contaminant concentration) is essential for consortium performance. with the advancements in synthetic biology and gene editing tools, it is now feasible to design stable and robust artificial microbial consortia systems. this review presents an overview of using microbial communities for the removal of petroleum pollutants by focusing on microbial degradation pathways, and their interactions. it also highlights the new strategies for constructing optimal microbial consortia, as well as the challenges currently faced and future perspectives of applying fungal-bacterial communities for bioremediation.
|
Keywords
|
biodegradation ,fungal-bacterial consortia ,microbial communities ,petroleum hydrocarbons ,synthetic biology
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|