Synergistic relationship of endophyte-nanomaterials to alleviate abiotic stress in plants
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
Plant responses to abiotic stresses through diverse mechanisms and strategic measures in utilizing nanomaterials have positively impacted crop productivity. Stress can cause membrane depletion, reactive oxygen species formation, cell toxicity and death, and reduction in plant growth. However, nanomaterials can mitigate some of the negative impacts of abiotic stresses and enhance crop yield. Some endophytic microbes can synthesize nanomaterials, which can maintain and enhance plant health and growth via nitrogen fixation, siderophore production, phytohormones synthesis, and enzyme production without any pathological effects. Nanoparticle-synthesizing endophytes also help boost plant biochemical and physiological functions by ameliorating the impact of abiotic stresses. The increase in the use and implementation of nano-growth enhancers from beneficial microbes, such as nano-biofertilizers, nano-pesticides, nano-herbicides, and nano-fungicides are considered safe and eco-friendly in ensuring sustainable agriculture and reduction of agrochemical usage. Promisingly, nanotechnology concepts in agriculture aim to sustain plant health and protect plants from oxidative stresses through the activation of anti-oxidative enzymes. The mechanisms and the use of nanomaterials to relieve abiotic plant stress still require further discussion in the literature. Therefore, this review is focused on endophytic microbes, the induction of abiotic stress tolerance in plants, and the use of nanomaterials to relieve abiotic plant stresses.
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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 | 0,001 | 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 | 0,001 | 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