Isolation, selection, and characterization of beneficial rhizobacteria from pea, lentil, and chickpea grown in western Canada
Notice bibliographique
Résumé
The use of beneficial soil microorganisms as agricultural inputs for improved crop production requires selection of rhizosphere-competent microorganisms with plant growth-promoting attributes. A collection of 563 bacteria originating from the roots of pea, lentil, and chickpea grown in Saskatchewan was screened for several plant growth-promoting traits, for suppression of legume fungal pathogens, and for plant growth promotion. Siderophore production was detected in 427 isolates (76%), amino-cyclopropane-1-carboxylic acid (ACC) deaminase activity in 29 isolates (5%), and indole production in 38 isolates (7%). Twenty-six isolates (5%) suppressed the growth of Pythium sp. strain p88-p3, 40 isolates (7%) suppressed the growth of Fusarium avenaceum, and 53 isolates (9%) suppressed the growth of Rhizoctonia solani CKP7. Seventeen isolates (3%) promoted canola root elongation in a growth pouch assay, and of these, 4 isolates promoted the growth of lentil and one isolate promoted the growth of pea. Fatty acid profile analysis and 16S rRNA sequencing of smaller subsets of the isolates that were positive for the plant growth-promotion traits tested showed that 39%-42% were members of the Pseudomonadaceae and 36%-42% of the Enterobacteriaceae families. Several of these isolates may have potential for development as biofertilizers or biopesticides for western Canadian legume crops.
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 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 | 0,001 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 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 ».