Signaling and crosstalk of rhizobacterial and plant hormones that mediate abiotic stress tolerance in plants
Notice bibliographique
Résumé
Agricultural areas exhibiting numerous abiotic stressors, such as elevated water stress, temperatures, and salinity, have grown as a result of climate change. As such, abiotic stresses are some of the most pressing issues in contemporary agricultural production. Understanding plant responses to abiotic stressors is important for global food security, climate change adaptation, and improving crop resilience for sustainable agriculture, Over the decades, explorations have been made concerning plant tolerance to these environmental stresses. Plant growth-promoting rhizobacteria (PGPR) and their phytohormones are some of the players involved in developing resistance to abiotic stress in plants. Several studies have investigated the part of phytohormones in the ability of plants to withstand and adapt to non-living environmental factors, but very few have focused on rhizobacterial hormonal signaling and crosstalk that mediate abiotic stress tolerance in plants. The main objective of this review is to evaluate the functions of PGPR phytohormones in plant abiotic stress tolerance and outline the current research on rhizobacterial hormonal communication and crosstalk that govern plant abiotic stress responses. The review also includes the gene networks and regulation under diverse abiotic stressors. The review is important for understanding plant responses to abiotic stresses using PGPR phytohormones and hormonal signaling. It is envisaged that PGPR offer a useful approach to increasing plant tolerance to various abiotic stresses. However, further studies can reveal the unclear patterns of hormonal interactions between plants and rhizobacteria that mediate abiotic stress tolerance.
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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) | 0,001 | 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) | 0,000 | 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 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 ».