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Enregistrement W3170502880 · doi:10.3389/fmicb.2021.669404

Rhizobial–Host Interactions and Symbiotic Nitrogen Fixation in Legume Crops Toward Agriculture Sustainability

2021· review· en· W3170502880 sur OpenAlexafffund
Ravinder K. Goyal, Autar K. Mattoo, Maria Augusta Schmidt

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Microbiology · 2021
Typereview
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueLegume Nitrogen Fixing Symbiosis
Établissements canadiensAgriculture and Agri-Food Canada
Organismes subventionnairesAlberta Pulse Growers CommissionAlberta Agriculture and ForestryU.S. Department of Agriculture
Mots-clésNitrogen fixationLegumeHost (biology)BiologyAgricultureSustainabilitySymbiosisAgronomyAgroforestryEcologyBacteria

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Symbiotic nitrogen fixation (SNF) process makes legume crops self-sufficient in nitrogen (N) in sharp contrast to cereal crops that require an external input by N-fertilizers. Since the latter process in cereal crops results in a huge quantity of greenhouse gas emission, the legume production systems are considered efficient and important for sustainable agriculture and climate preservation. Despite benefits of SNF, and the fact that chemical N-fertilizers cause N-pollution of the ecosystems, the focus on improving SNF efficiency in legumes did not become a breeder's priority. The size and stability of heritable effects under different environment conditions weigh significantly on any trait useful in breeding strategies. Here we review the challenges and progress made toward decoding the heritable components of SNF, which is considerably more complex than other crop allelic traits since the process involves genetic elements of both the host and the symbiotic rhizobial species. SNF-efficient rhizobial species designed based on the genetics of the host and its symbiotic partner face the test of a unique microbiome for its success and productivity. The progress made thus far in commercial legume crops with relevance to the dynamics of host-rhizobia interaction, environmental impact on rhizobial performance challenges, and what collectively determines the SNF efficiency under field conditions are also reviewed here.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,008

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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.

Tête enseignante Opus0,016
Tête enseignante GPT0,255
Écart entre enseignants0,239 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations150
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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