Microbial and biochemical basis of a Fusarium wilt-suppressive soil
Notice bibliographique
Résumé
Crops lack genetic resistance to most necrotrophic pathogens. To compensate for this disadvantage, plants recruit antagonistic members of the soil microbiome to defend their roots against pathogens and other pests. The best examples of this microbially based defense of roots are observed in disease-suppressive soils in which suppressiveness is induced by continuously growing crops that are susceptible to a pathogen, but the molecular basis of most is poorly understood. Here we report the microbial characterization of a Korean soil with specific suppressiveness to Fusarium wilt of strawberry. In this soil, an attack on strawberry roots by Fusarium oxysporum results in a response by microbial defenders, of which members of the Actinobacteria appear to have a key role. We also identify Streptomyces genes responsible for the ribosomal synthesis of a novel heat-stable antifungal thiopeptide antibiotic inhibitory to F. oxysporum and the antibiotic's mode of action against fungal cell wall biosynthesis. Both classical- and community-oriented approaches were required to dissect this suppressive soil from the field to the molecular level, and the results highlight the role of natural antibiotics as weapons in the microbial warfare in the rhizosphere that is integral to plant health, vigor and development.
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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) | 0,000 | 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 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 ».