Cold Acclimation in Brachypodium Is Accompanied by Changes in Above-Ground Bacterial and Fungal Communities
Notice bibliographique
Résumé
Shifts in microbiota undoubtedly support host plants faced with abiotic stress, including low temperatures. Cold-resistant perennials prepare for freeze stress during a period of cold acclimation that can be mimicked by transfer from growing conditions to a reduced photoperiod and a temperature of 4 °C for 2–6 days. After cold acclimation, the model cereal, Brachypodium distachyon, was characterized using metagenomics supplemented with amplicon sequencing (16S ribosomal RNA gene fragments and an internal transcribed spacer region). The bacterial and fungal rhizosphere remained largely unchanged from that of non-acclimated plants. However, leaf samples representing bacterial and fungal communities of the endo- and phyllospheres significantly changed. For example, a plant-beneficial bacterium, Streptomyces sp. M2, increased more than 200-fold in relative abundance in cold-acclimated leaves, and this increase correlated with a striking decrease in the abundance of Pseudomonas syringae (from 8% to zero). This change is of consequence to the host, since P. syringae is a ubiquitous ice-nucleating phytopathogen responsible for devastating frost events in crops. We posit that a responsive above-ground bacterial and fungal community interacts with Brachypodium’s low temperature and anti-pathogen signalling networks to help ensure survival in subsequent freeze events, underscoring the importance of inter-kingdom partnerships in the response to cold stress.
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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 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».