A survey of Methylobacterium species and strains reveals widespread production and varying profiles of cytokinin phytohormones
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background Symbiotic Methylobacterium strains comprise a significant part of plant microbiomes. Their presence enhances plant productivity and stress resistance, prompting classification of these strains as plant growth-promoting bacteria (PGPB). Methylobacteria can synthesize unusually high levels of plant hormones, called cytokinins (CKs), including the most active form, trans-Zeatin (tZ). Results This study provides a comprehensive inventory of 46 representatives of Methylobacterium genus with respect to phytohormone production in vitro, including 16 CK forms, abscisic acid (ABA) and indole-3-acetic acid (IAA). High performance-liquid chromatography—tandem mass spectrometry (HPLC–MS/MS) analyses revealed varying abilities of Methylobacterium strains to secrete phytohormones that ranged from 5.09 to 191.47 pmol mL −1 for total CKs, and 0.46 to 82.16 pmol mL −1 for tZ. Results indicate that reduced methanol availability, the sole carbon source for bacteria in the medium, stimulates CK secretion by Methylobacterium . Additionally, select strains were able to transform L-tryptophan into IAA while no ABA production was detected. Conclusions To better understand features of CKs in plants, this study uncovers CK profiles of Methylobacterium that are instrumental in microbe selection for effective biofertilizer formulations.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 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 ».