Sustainable Agriculture: Rare-Actinomycetes to the Rescue
Notice bibliographique
Résumé
The failure of sustainable and agricultural intensifications in saving the ecosystem/public health has caused a paradigm shift to microbiome resource engineering through sustainable approaches. As agricultural intensification systems prioritize synthetic input applications over environmental health, sustainable intensification fails to define the end point of intensification, giving room for the application of “intensification” over “sustainability” to suit farmers’ needs. However, sustainable agricultural practices through microbiome resource services have been well harnessed and appreciated for their significant role in plant health and disease management due to their ability to secret agroactive metabolites with notable functionalities in a cooperative manner or as bioinoculants. The complexity of a cooperative microbiome and the uncontrollable nature of its numerous influencing parameters as well as the non-specificity associated with bioinoculant application, results in the direct utilization of agroactive compounds to obtain greater preventive efficiency. In this regard, the known bacterial trove has been seriously ransacked, yet there exists an inexhaustible bank of unknown compounds, which are conserved in Actinomycetes. However, the rare Actinomycetes group has received less attention than other plant growth-promoting bacteria; thus, the possibility exists that the Actinomycetes may encode novel useful metabolites. To unravel the possible uses of these metabolites for phytoprotection, smart culture-based techniques and genometabolomics technology have been applied. Hence the aim of this review is to express the sustainable nature of agro-antibiotics or biopesticide from these bacterial resources for the resolution of phytopathogenic havoc that reduces crop productivity.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 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) | 0,000 | 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 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 ».