Harnessing the plant microbiome to promote the growth of agricultural crops
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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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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.
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 ».