Cotton Microbiome Profiling and Cotton Leaf Curl Disease (CLCuD) Suppression through Microbial Consortia associated with <i>Gossypium arboreum</i>
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The failure of breeding strategies has caused scientists to shift to other means where the new approach involves exploring the microbiome to modulate plant defense mechanisms against CLCuD. The cotton microbiome of CLCuD-resistant varieties may harbor a multitude of bacterial genera that significantly contribute to disease resistance and provide information on metabolic pathways that differ between the susceptible and resistant varieties. The current study aimed to explore the microbiome of CLCuD-susceptible Gossypium hirsutum and CLCuD-resistant Gossypium arboreum . Microbial community surveys performed using 16S rRNA gene amplification revealed that Pseudomonas inhabited the rhizosphere while Bacillus was predominantly found in the phyllosphere of CLCuV-tolerant G. arboreum . The study was done for the leaf endophyte, leaf epiphyte, rhizosphere, and root endophyte of the two cotton species. Furthermore, our disease incidence assay using pot experiments has revealed mechanistic insights through salicylic acid-producing Serratia spp . and Fictibacillus spp . isolated from CLCuD-resistant G. arboreum , which exhibited viral disease suppression and induced systemic resistance in CLCuD susceptible G. hirsutum .
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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 | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 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 ».