Microbiome: diversity, distribution, and potential role in sustainable crop production
Notice bibliographique
Résumé
From microbiomes in cheese to soil, many organisms provide enhancement, enrichment, production, and some degradation to the niche they occupy. Although microbial diversity and microbiomes have been known for centuries, it has become a trendy area to investigate with the advent of omics approaches where a vast amount of information can be gathered about the nature and befits of these microorganisms. This information is crucial given the world’s population rise. According to FAO, feeding the world’s 9.1 billion people in 2050 will necessitate a 70 percent increase in overall food production. Five steps have been offered to fulfil this increasing global food supply-demand, including decreasing agriculture’s footprint, growing more on existing farms, discovering ways to use resources efficiently, modifying our diets, and reducing waste. It is essential to focus on management practices that influence soil health, sustainable productivity, and inorganic inputs to reduce agriculture’s footprint. Conventional agriculture has increased agricultural production on a large scale; however, overuse of chemicals has led to food contamination, negative environmental consequences, and disease resistance, all of which have important implications for human health and food security. Microbiome research makes it possible to simultaneously reduce these environmental impacts and steadily increase the quantity and quality of agricultural products. Plant microbiome research focuses on defining the structure and activities of microbial communities in various plant-associated habitats and establishing a relationship between specific microbial taxa and plant performance. The microbes associated with plants in the plant microbiome can provide a variety of advantages, including plant growth promotion, soil fertility and control of pests and plant pathogens. Traditional approaches can only examine a small percentage of the vast unexplored soil microbial world because of their biased detection of microbial genetics and functional diversity through culture methods. Today, with the advent of highthroughput sequencing techniques and a variety of “omics” approaches, researchers can now identify microbiome structure and dynamics along with host interactions on an extraordinary level. These approaches will be valuable in establishing the relationship between the structure and function of the soil microbial community and gaining a better understanding of environmental and ecological processes, with a focus on plantmicrobe ecosystems.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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.
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 ».