A Biosensor-Based Assay (<i>GlnLux</i>-Agar) Shows Defoliation Triggers Rapid Release of Glutamine from Nodules and Young Roots of Forage Legumes
Notice bibliographique
Résumé
Forage legumes experience defoliation from grazing and injury in both natural and agricultural ecosystems. Defoliation induces rhizodeposition of nitrogen (N) compounds from root systems that can feed microbes and plants that depend on the rhizosphere. The literature suggests that N exudates are primarily released from root tips, and those from legume nodules are released via slow nodule decomposition. However, the early timing and precise locations of N release postdefoliation are poorly characterized. The objectives of this study were to directly image tissue-specific N exudation sites in forage legumes, specifically for glutamine, and to do so at early time points postdefoliation. Glutamine is the primary assimilate of symbiotic nitrogen fixation in nodules and a key transport form of fixed N in amide-exporting legumes. Three amide-exporting forages, alfalfa (Medicago sativa), red clover (Trifolium pretense), and white clover (Trifolium repens), were defoliated or not, and placed on agar embedded with whole cell biosensor cells (GlnLux) that detect glutamine. There were two unexpected findings. First, Gln release occurred rapidly, starting within 2 h postdefoliation, depleting rapidly. Second, the sources of early Gln release were primarily nodules in addition to the expected young lateral roots/root tips. Lux quantification statistically confirmed the key findings. These observations suggest that N exudate release should be added to the list of defoliation stress early responses in nodules, and may have implications for our understanding of how defoliation impacts the rhizosphere microbiome. Furthermore, GlnLux-agar imaging represents a new assay to explore the proposed but yet unknown mechanisms underlying organic N exudation in plants.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».