Phytomicrobiome Coordination Signals Hold Potential for Climate Change-Resilient Agriculture
Notice bibliographique
Résumé
A plant growing under natural conditions is always associated with a substantial, diverse, and well-orchestrated community of microbes-the phytomicrobiome. The phytomicrobiome genome is larger and more fluid than that of the plant. The microbes of the phytomicrobiome assist the plant in nutrient uptake, pathogen control, stress management, and overall growth and development. At least some of this is facilitated by the production of signal compounds, both plant-to-microbe and microbe back to the plant. This is best characterized in the legume nitrogen fixing and mycorrhizal symbioses. More recently lipo-chitooligosaccharide (LCO) and thuricin 17, two microbe-to-plant signals, have been shown to regulate stress responses in a wide range of plant species. While thuricin 17 production is constitutive, LCO signals are only produced in response to a signal from the plant. We discuss how some signal compounds will only be discovered when root-associated microbes are exposed to appropriate plant-to-microbe signals (positive regulation), and this might only happen under specific conditions, such as abiotic stress, while others may only be produced in the absence of a particular plant-to-microbe signal molecule (negative regulation). Some phytomicrobiome members only elicit effects in a specific crop species (specialists), while other phytomicrobiome members elicit effects in a wide range of crop species (generalists). We propose that some specialists could exhibit generalist activity when exposed to signals from the correct plant species. The use of microbe-to-plant signals can enhance crop stress tolerance and could result in more climate change resilient agricultural systems.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».