Mineral Biofortification and Growth Stimulation of Lentil Plants Inoculated with Trichoderma Strains and Metabolites
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
Biofortification of crops via agricultural interventions represents an excellent way to supply micronutrients in poor rural populations, who highly suffer from these deficiencies. Soil microbes can directly influence plant growth and productivity, e.g., by contrasting plant pathogens or facilitating micronutrient assimilation in harvested crop-food products. Among these microbial communities, Trichoderma fungi are well-known examples of plant symbionts widely used in agriculture as biofertilizers or biocontrol agents. In this work, eleven Trichoderma strains and/or their bioactive metabolites (BAMs) were applied to lentil plants to evaluate their effects on plant growth and mineral content in greenhouse or field experiments. Our results indicated that, depending upon the different combinations of fungal strain and/or BAM, the mode of treatment (seed and/or watering), as well as the supplementary watering with solutions of iron (Fe) and zinc (Zn), the mineral absorption was differentially affected in treated plants compared with the water controls. In greenhouse conditions, the largest increase in Fe and Zn contents occurred when the compounds were applied to the seeds and the strains (in particular, T. afroharzianum T22, T. harzianum TH1, and T. virens GV41) to the soil. In field experiments, Fe and Zn contents increased in plants treated with T. asperellum strain KV906 or the hydrophobin HYTLO1 compared with controls. Both selected fungal strains and BAMs applications improved seed germination and crop yield. This biotechnology may represent an important challenge for natural biofortification of crops, thus reducing the risk of nutrient deficiencies.
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.
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 découle