Characterization and sequence analysis of potential biofertilizer and biocontrol agent <i>Bacillus subtilis</i> strain SEM-9 from silkworm excrement
Notice bibliographique
Résumé
Fusarium wilt is a devastating soil-borne disease caused mainly by highly host-specific formae speciales of Fusarium oxysporum. Antagonistic microorganisms play a very important role in Fusarium wilt control, and the isolation of potential biocontrol strains is becoming more and more important. We isolated a bacterial strain (SEM-9) from the high-temperature stage of silkworm excrement composting, which had a marked ability to solubilize phosphorus, promote the growth and increase the yield of the small Chinese cabbage, and which also exhibited considerable antagonistic effect towards Fusarium sambucinum and other fungi. The result of physiological and biochemical analyses, as well as genome sequencing, showed that SEM-9 was a strain of Bacillus subtilis. Through genome annotation and analysis, it was found that SEM-9 contained genes related to the regulation of biofilm formation, which may play an important role in colonization, and gene clusters encoding the biosynthesis of antimicrobials, such as surfactin, bacilysin, fengycin, and subtilosin-A. The production of such antifungal compounds may constitute the basis of the mode-of-action of SEM-9 against Fusarium spp. These data suggested that the SEM-9 strain has potential as both a biofertilizer and a biocontrol agent, with the potential to manage Fusarium wilt disease in crops.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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 ».