Friend or foe? Exploring the fine line between Pseudomonas brassicacearum and phytopathogens
Notice bibliographique
Résumé
Pseudomonas brassicacearum is one of over fifty species of bacteria classified into the P. fluorescens group. Generally considered a harmless commensal, these bacteria are studied for their plant-growth promotion (PGP) and biocontrol characteristics. Intriguingly, P. brassicacearum is closely related to P. corrugata , which is classified as an opportunistic phytopathogen. Twenty-one P. brassicacearum genomes have been sequenced to date. In the current review, genomes of P. brassicacearum and strains from the P. corrugata clade were mined for regions associated with PGP, biocontrol and pathogenicity. We discovered that ‘beneficial’ bacteria and those classified as plant pathogens have many genes in common; thus, only a fine line separates beneficial/harmless commensals from those capable of causing disease in plants. The genotype and physiological state of the plant, the presence of biotic/abiotic stressors, and the ability of bacteria to manipulate the plant immune system collectively contribute to how the bacterial-plant interaction plays out. Because production of extracellular metabolites is energetically costly, these compounds are expected to impart a fitness advantage to the producer. P. brassicacearum is able to reduce the threat of nematode predation through release of metabolites involved in biocontrol. Moreover this bacterium has the unique ability to form biofilms on the head of Caenorhabditis elegans, as a second mechanism of predator avoidance. Rhizobacteria, plants, fungi, and microfaunal predators have occupied a shared niche for millions of years and, in many ways, they function as a single organism. Accordingly, it is essential that we appreciate the dynamic interplay among these members of the community.
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 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 | 0,000 |
| 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 | 0,002 |
| 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 tête enseignante, 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 ».