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Enregistrement W2904320346 · doi:10.1007/s00253-018-9556-6

Plant health: feedback effect of root exudates-rhizobiome interactions

2018· review· en· W2904320346 sur OpenAlexaff
Oluwaseyi Samuel Olanrewaju, Ayansina Segun Ayangbenro, Bernard R. Glick, Olubukola Oluranti Babalola

Notice bibliographique

RevueApplied Microbiology and Biotechnology · 2018
Typereview
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueLegume Nitrogen Fixing Symbiosis
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesNorth-West UniversityNational Research Foundation
Mots-clésRhizosphereBiologyPlant growthMicrobiomePlant rootHost (biology)NutrientPlant speciesPlant rootsBotanyBacteriaEcologyHorticulture

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The well-being of the microbial community that densely populates the rhizosphere is aided by a plant's root exudates. Maintaining a plant's health is a key factor in its continued existence. As minute as rhizospheric microbes are, their importance in plant growth cannot be overemphasized. They depend on plants for nutrients and other necessary requirements. The relationship between the rhizosphere-microbiome (rhizobiome) and plant hosts can be beneficial, non-effectual, or pathogenic depending on the microbes and the plant involved. This relationship, to a large extent, determines the fate of the host plant's survival. Modern molecular techniques have been used to unravel rhizobiome species' composition, but the interplay between the rhizobiome root exudates and other factors in the maintenance of a healthy plant have not as yet been thoroughly investigated. Many functional proteins are activated in plants upon contact with external factors. These proteins may elicit growth promoting or growth suppressing responses from the plants. To optimize the growth and productivity of host plants, rhizobiome microbial diversity and modulatory techniques need to be clearly understood for improved plant health.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,257
Écart entre enseignants0,239 · 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

Citations409
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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