Improvement of growth, yield and associated bacteriome of rice by the application of probiotic Paraburkholderia and Delftia
Notice bibliographique
Résumé
Plant probiotic bacteria enhance growth and yield of crop plants when applied at the appropriate time and dose. Two rice probiotic bacteria, Paraburkholderia fungorum strain BRRh-4 and Delftia sp. strain BTL-M2 promote growth and yield of plants. However, no information is available on application of these two bacteria on growth, yield, and diversity and population of bacteriome in roots and rhizosphere soils of the treated rice plants. This study aimed to assess the effect of BRRh-4 and BTL-M2 application on growth, yield and bacteriome in roots and rhizosphere soil of rice under varying doses of N, P and K fertilizers. Application of BRRh-4 and BTL-M2 strains significantly ( p < 0.05) increased seed germination, growth and yield of rice compared to an untreated control. Interestingly, the grain yield of rice by these bacteria with 50% less of the recommended doses of N, P, and K fertilizers were statistically similar to or better than the rice plants treated with 100% doses of these fertilizers. Targeted amplicon (16S rRNA) sequence-based analysis revealed significant differences (PERMANOVA, p = 0.00035) in alpha-diversity between the root (R) and rhizosphere soil (S) samples, showing higher diversity in the microbial ecosystem of root samples. Additionally, the bacteriome diversity in the root of rice plants that received both probiotic bacteria and chemical fertilizers were significantly higher (PERMANOVA, p = 0.0312) compared to the rice plants treated with fertilizers only. Out of 185 bacterial genera detected, Prevotella , an anaerobic and Gram-negative bacterium, was found to be the predominant genus in both rhizosphere soil and root metagenomes. However, the relative abundance of Prevotella remained two-fold higher in the rhizosphere soil metagenome (52.02%) than in the root metagenome (25.04%). The other predominant bacterial genera detected in the rice root metagenome were Bacillus (11.07%), Planctomyces (4.06%), Faecalibacterium (3.91%), Deinococcus (2.97%), Bacteroides (2.61%), and Chryseobacterium (2.30%). On the other hand, rhizosphere soil metagenome had Bacteroides (12.38%), Faecalibacterium (9.50%), Vibrio (5.94%), Roseomonas (3.40%), and Delftia (3.02%). Interestingly, we found the presence and/or abundance of specific genera of bacteria in rice associated with the application of a specific probiotic bacterium. Taken together, our results indicate that improvement of growth and yield of rice by P. fungorum strain BRRh-4 and Delftia sp. strain BTL-M2 is likely linked with modulation of diversity, structures, and signature of bacteriome in roots and rhizosphere soils. This study for the first time demonstrated that application of plant growth promoting bacteria significantly improve growth, yield and increase the diversity of bacterial community in rice.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,000 |
| 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 ».