Soybean Leaf Proteomic Profile Influenced by Rhizobacteria Under Optimal and Salt Stress Conditions
Notice bibliographique
Résumé
Soil salinity is a major abiotic stressor inhibiting plant growth and development by affecting a range of physiological processes. Plant growth promoting rhizobacteria (PGPR) are considered a sustainable option for alleviation of stress and enhancement of plant growth, yet their mode of action is complex and largely unexplored. In this study, an untargeted proteomic approach provided insights into growth and stress response mechanisms elicited in soybean plants by Rhizobium sp. SL42 and Hydrogenophaga sp. SL48 and co-inoculated with Bradyrhizobium japonicum 532C. The plants were grown under optimal and salt-stressed conditions up to their mid-vegetative stage; shoot growth variables were increased in the bacteria-treated plants. Shotgun proteomics of soybean leaf tissue revealed that a number of proteins related to plant growth and stress tolerance were modulated in the bacterial inoculation treatments. Several key proteins involved in major metabolic pathways of photosynthesis, respiration, and photorespiration were upregulated. These include photosystem I psaK, Rubisco subunits, glyceraldehyde-3-phosphate dehydrogenase, succinate dehydrogenase, and glycine decarboxylase. Similarly, stress response proteins such as catalase and glutathione S-transferase (antioxidants), proline-rich precursor protein (osmolyte), and NADP-dependent malic enzyme (linked to ABA signaling) were increased under salt stress. The functions of proteins related to plant growth and stress adaptation led to an expanded understanding of plant-microbe interactions. These findings suggest that the PGPR strains regulated proteome expression in soybean leaves through multiple signaling pathways, thereby inducing salinity tolerance, and improving plant growth in the presence of this abiotic stress challenge. Data are available via ProteomeXchange with identifier PXD025596.
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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 | 0,000 |
| 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) | 0,001 | 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 ».