Friends and Foes: Bacteria of the Hydroponic Plant Microbiome
Notice bibliographique
Résumé
Hydroponic greenhouses and vertical farms provide an alternative crop production strategy in regions that experience low temperatures, suboptimal sunlight, or inadequate soil quality. However, hydroponic systems are soilless and, therefore, have vastly different bacterial microbiota than plants grown in soil. This review highlights some of the most prevalent plant growth-promoting bacteria (PGPB) and destructive phytopathogenic bacteria that dominate hydroponic systems. A complete understanding of which bacteria increase hydroponic crop yields and ways to mitigate crop loss from disease are critical to advancing microbiome research. The section focussing on plant growth-promoting bacteria highlights putative biological pathways for growth promotion and evidence of increased crop productivity in hydroponic systems by these organisms. Seven genera are examined in detail, including Pseudomonas, Bacillus, Azospirillum, Azotobacter, Rhizobium, Paenibacillus, and Paraburkholderia. In contrast, the review of hydroponic phytopathogens explores the mechanisms of disease, studies of disease incidence in greenhouse crops, and disease control strategies. Economically relevant diseases caused by Xanthomonas, Erwinia, Agrobacterium, Ralstonia, Clavibacter, Pectobacterium, and Pseudomonas are discussed. The conditions that make Pseudomonas both a friend and a foe, depending on the species, environment, and gene expression, provide insights into the complexity of plant–bacterial interactions. By amalgamating information on both beneficial and pathogenic bacteria in hydroponics, researchers and greenhouse growers can be better informed on how bacteria impact modern crop production systems.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».