Harnessing the plant microbiome to promote the growth of agricultural crops
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
The rhizosphere microbiome is composed of diverse microbial organisms, including archaea, viruses, fungi, bacteria as well as eukaryotic microorganisms, which occupy a narrow region of soil directly associated with plant roots. The interactions between these microorganisms and the plant can be commensal, beneficial or pathogenic. These microorganisms can also interact with each other, either competitively or synergistically. Promoting plant growth by harnessing the soil microbiome holds tremendous potential for providing an environmentally friendly solution to the increasing food demands of the world's rapidly growing population, while also helping to alleviate the associated environmental and societal issues of large-scale food production. There recently have been many studies on the disease suppression and plant growth promoting abilities of the rhizosphere microbiome; however, these findings largely have not been translated into the field. Therefore, additional research into the dynamic interactions between crop plants, the rhizosphere microbiome and the environment are necessary to better guide the harnessing of the microbiome to increase crop yield and quality. This review explores the biotic and abiotic interactions that occur within the plant's rhizosphere as well as current agricultural practices, and how these biotic and abiotic factors, as well as human practices, impact the plant microbiome. Additionally, some limitations, safety considerations, and future directions to the study of the plant microbiome are discussed.
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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 | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| 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 découle