Plant Growth Promoting Rhizobacteria in Amelioration of Salinity Stress: A Systems Biology Perspective
Notice bibliographique
Résumé
Salinity affects plant growth and is a major abiotic stress that limits crop productivity. It is well-understood that environmental adaptations and genetic traits regulate salinity tolerance in plants, but imparting the knowledge gained towards crop improvement remain arduous. Harnessing the potential of beneficial microorganisms present in the rhizosphere is an alternative strategy for improving plant stress tolerance. This review intends to elucidate the understanding of salinity tolerance mechanisms attributed by plant growth promoting rhizobacteria (PGPR). Recent advances in molecular studies have yielded insights into the signaling networks of plant-microbe interactions that contribute to salt tolerance. The beneficial effects of PGPR involve boosting key physiological processes, including water and nutrient uptake, photosynthesis, and source-sink relationships that promote growth and development. The regulation of osmotic balance and ion homeostasis by PGPR are conducted through modulation of phytohormone status, gene expression, protein function, and metabolite synthesis in plants. As a result, improved antioxidant activity, osmolyte accumulation, proton transport machinery, salt compartmentalization, and nutrient status reduce osmotic stress and ion toxicity. Furthermore, in addition to indole-3-acetic acid and 1-aminocyclopropane-1-carboxylic acid deaminase biosynthesis, other extracellular secretions of the rhizobacteria function as signaling molecules and elicit stress responsive pathways. Application of PGPR inoculants is a promising measure to combat salinity in agricultural fields, thereby increasing global food production.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».