Cytokinin production by Pseudomonas fluorescens G20-18 determines biocontrol activity against Pseudomonas syringae in Arabidopsis
Notice bibliographique
Résumé
Plant beneficial microbes mediate biocontrol of diseases by interfering with pathogens or via strengthening the host. Although phytohormones, including cytokinins, are known to regulate plant development and physiology as well as plant immunity, their production by microorganisms has not been considered as a biocontrol mechanism. Here we identify the ability of Pseudomonas fluorescens G20-18 to efficiently control P. syringae infection in Arabidopsis, allowing maintenance of tissue integrity and ultimately biomass yield. Microbial cytokinin production was identified as a key determinant for this biocontrol effect on the hemibiotrophic bacterial pathogen. While cytokinin-deficient loss-of-function mutants of G20-18 exhibit impaired biocontrol, functional complementation with cytokinin biosynthetic genes restores cytokinin-mediated biocontrol, which is correlated with differential cytokinin levels in planta. Arabidopsis mutant analyses revealed the necessity of functional plant cytokinin perception and salicylic acid-dependent defence signalling for this biocontrol mechanism. These results demonstrate microbial cytokinin production as a novel microbe-based, hormone-mediated concept of biocontrol. This mechanism provides a basis to potentially develop novel, integrated plant protection strategies combining promotion of growth, a favourable physiological status and activation of fine-tuned direct defence and abiotic stress resilience.
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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) | 0,001 | 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 ».