Plant Growth Promoting Rhizobacteria in Amelioration of Salinity Stress: A Systems Biology Perspective
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
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.
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.
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 découle