<i>Pseudomonas mosselii</i> improves cold tolerance of Asian rice (<i>Oryza sativa</i> L.) in a genotype-dependent manner by increasing proline in <i>japonica</i> and reduced glutathione in <i>indica</i> varieties
Notice bibliographique
Résumé
Cold stress is an important factor limiting rice production and distribution. Identifying factors that contribute to cold tolerance in rice is of primary importance. While some plant specific genetic factors involved in cold tolerance have been identified, the role of the rice microbiome remains unexplored. In this study, we evaluated the influence of plant growth promoting bacteria (PGPB) with the ability of phosphate solubilization on rice cold tolerance and survival. To reach this goal, inoculated and uninoculated 2-week-old seedlings were cold stressed and evaluated for survival and other phenotypes such as electrolyte leakage (EL) and necessary elements for cold tolerance. The results of this study showed that of the five bacteria, Pseudomonas mosselii, improved both indica and japonica varietal plants’ survival and decreased EL, indicating increased membrane integrity. We observed different possible cold tolerance mechanisms in japonica and indica plants such as increases in proline and reduced glutathione levels, respectively. This bacterium also improved the shoot growth of cold exposed indica plants during the recovery period. This study confirmed the host genotype dependent activity of P. mosselii and indicated that there is an interaction between specific plant genes and bacterial genes that causes different plant responses to cold stress.
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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 ».