Uncovering the effect of waterlogging stress on plant microbiome and disease development: current knowledge and future perspectives
Notice bibliographique
Résumé
Waterlogging is a constant threat to crop productivity and ecological biodiversity. Plants face multiple challenges during waterlogging stress like metabolic reprogramming, hypoxia, nutritional depletion, reduction in gaseous exchange, pH modifications, microbiome alterations and disease promotion all of which threaten plants survival. Due to global warming and climatic change, the occurrence, frequency and severity of flooding has dramatically increased posing a severe threat to food security. Thus, developing innovative crop management technologies is critical for ensuring food security under changing climatic conditions. At present, the top priority among scientists is to find nature-based solutions to tackle abiotic or biotic stressors in sustainable agriculture in order to reduce climate change hazards to the environment. In this regard, utilizing plant beneficial microbiome is one of the viable nature based remedial tool for mitigating abiotic stressors like waterlogging. Beneficial microbiota provides plants multifaceted benefits which improves their growth and stress resilience. Plants recruit unique microbial communities to shield themselves against the deleterious effects of biotic and abiotic stress. In comparison to other stressors, there has been limited studies on how waterlogging stress affects plant microbiome structure and their functional traits. Therefore, it is important to understand and explore how waterlogging alters plant microbiome structure and its implications on plant survival. Here, we discussed the effect of waterlogging stress in plants and its microbiome. We also highlighted how waterlogging stress promotes pathogen occurrence and disease development in plants. Finally, we highlight the knowledge gaps and areas for future research directions on unwiring how waterlogging affects plant microbiome and its functional traits. This will pave the way for identifying resilient microbiota that can be engineered to promote their positive interactions with plants during waterlogging stress.
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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 ».