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Enregistrement W2897314349 · doi:10.3389/fpls.2018.01473

Plant Growth-Promoting Rhizobacteria: Context, Mechanisms of Action, and Roadmap to Commercialization of Biostimulants for Sustainable Agriculture

2018· review· en· W2897314349 sur OpenAlexafffund
Rachel Backer, J. Stefan Rokem, Gayathri Ilangumaran, John R. Lamont, Dana Praslickova, Emily Ricci, Sowmyalakshmi Subramanian, Donald L. Smith

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Plant Science · 2018
Typereview
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueLegume Nitrogen Fixing Symbiosis
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesHebrew University of JerusalemNetworks of Centres of Excellence of CanadaBioFuelNet Canada
Mots-clésRhizobacteriaBiologyAbiotic stressSustainable agricultureBiotechnologyContext (archaeology)RhizosphereBiofertilizerAgricultureAgronomyEcologyBacteria

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Microbes of the phytomicrobiome are associated with every plant tissue and, in combination with the plant form the holobiont. Plants regulate the composition and activity of their associated bacterial community carefully. These microbes provide a wide range of services and benefits to the plant; in return, the plant provides the microbial community with reduced carbon and other metabolites. Soils are generally a moist environment, rich in reduced carbon which supports extensive soil microbial communities. The rhizomicrobiome is of great importance to agriculture owing to the rich diversity of root exudates and plant cell debris that attract diverse and unique patterns of microbial colonization. Microbes of the rhizomicrobiome play key roles in nutrient acquisition and assimilation, improved soil texture, secreting, and modulating extracellular molecules such as hormones, secondary metabolites, antibiotics, and various signal compounds, all leading to enhancement of plant growth. The microbes and compounds they secrete constitute valuable biostimulants and play pivotal roles in modulating plant stress responses. Research has demonstrated that inoculating plants with plant-growth promoting rhizobacteria (PGPR) or treating plants with microbe-to-plant signal compounds can be an effective strategy to stimulate crop growth. Furthermore, these strategies can improve crop tolerance for the abiotic stresses (e.g., drought, heat, and salinity) likely to become more frequent as climate change conditions continue to develop. This discovery has resulted in multifunctional PGPR-based formulations for commercial agriculture, to minimize the use of synthetic fertilizers and agrochemicals. This review is an update about the role of PGPR in agriculture, from their collection to commercialization as low-cost commercial agricultural inputs. First, we introduce the concept and role of the phytomicrobiome and the agricultural context underlying food security in the 21st century. Next, mechanisms of plant growth promotion by PGPR are discussed, including signal exchange between plant roots and PGPR and how these relationships modulate plant abiotic stress responses via induced systemic resistance. On the application side, strategies are discussed to improve rhizosphere colonization by PGPR inoculants. The final sections of the paper describe the applications of PGPR in 21st century agriculture and the roadmap to commercialization of a PGPR-based technology.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,010

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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.

Tête enseignante Opus0,028
Tête enseignante GPT0,261
Écart entre enseignants0,233 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1 947
Publié2018
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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