Harnessing the Power of PGPR: Unraveling the Molecular Interactions Between Beneficial Bacteria and Crop Roots
Notice bibliographique
Résumé
Plant growth-promoting rhizobacteria (PGPR) have emerged as a promising eco-friendly alternative to chemical fertilizers and pesticides, offering significant benefits for sustainable agriculture. This systematic review delves into the intricate molecular interactions between PGPR and crop roots, highlighting their potential to enhance plant growth and health. PGPR, such as fluorescent Pseudomonas spp., Bacillus cereus , and multispecies inoculants, have been shown to improve crop yields by various mechanisms, including nitrogen fixation, phosphate solubilization, siderophore production, and the synthesis of phytohormones These bacteria also play a crucial role in disease suppression by competing with pathogens for nutrients, producing antimicrobial compounds, and inducing systemic resistance in plants. The review further explores the role of root exudates and bacterial secretions in modulating these interactions, emphasizing the importance of specific genes and metabolites in the process. Recent advancements in metatranscriptomics and gene expression profiling have provided deeper insights into the molecular mechanisms underlying these beneficial interactions, paving the way for more effective application of PGPR in agriculture. By understanding these complex interactions, we can develop innovative strategies to harness the full potential of PGPR, ultimately contributing to sustainable crop production and environmental conservation.
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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 | 0,000 |
| 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 ».