Bacterial secondary metabolites: possible mechanism for weed suppression in wheat
Notice bibliographique
Résumé
Chemical weed control is an effective method, but has proved hazardous for humans, environment, and soil biodiversity. Use of allelopathic bacteria may be more efficient and sustainable weed control measure. The bacterial inoculants have never been studied in context of their interaction with weed root exudates and precursor-dependent production of the natural phytotoxins (cyanide, cytolytic enzymes and auxin) by these strains to understand their weed suppression and wheat growth promotion abilities. Therefore, root exudates of Avena fatua, Phalaris minor, Rumex dentatus, and wheat were quantified and their role in microbial root colonization and secondary metabolite production, i.e., cyanide, cytolytic enzymes, phenolics, and elevated auxin concentration, was studied. The results depicted l-tryptophan and glycine as major contributors of elevated cyanide and elevated levels in weed rhizosphere by the studied Pseudomonas strains, through their higher root colonization ability in weeds as compared with wheat. Furthermore, the higher root colonization also enhanced p-coumaric acid (photosynthesis inhibitor by impairing cytochrome c oxidase activity in plants) and cytolytic enzyme (root cell wall degradation) concentration in weed rhizosphere. In conclusion, the differential root colonization of wheat and weeds by these strains is responsible for enhancing weed suppression (enhancing phytotoxic effect) and wheat growth promotion (lowering phytotoxic effect).
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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) | 0,005 | 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 ».