Using superior plant growth-promoting microorganisms through bioprospecting to create inoculants for peanut (Arachis hypogaea L.) farming
Notice bibliographique
Résumé
Experiments with pot-grown plants are among the most common in plant research. In this study, we isolated plant growth-promoting bacteria (PGPB) from the rhizosphere soils and root nodules of peanut plants grown under greenhouse conditions, and evaluated their PGP properties to select elite strains as inoculants. The isolates were characterized for the following PGP activities: phosphate (P) solubilization, auxin and siderophore production, fluorescence emission, and nodule formation capacity. Isolates were also identified through 16S rRNA gene sequencing. A total of 90 isolates were obtained and characterized, belonging to five genera: Burkholderia, Bacillus, Brevundimonas, Dyella and Leifsonia. Among these, B. cepacia and B. territorii were the most abundant species, exhibiting the highest levels of auxin and siderophore production, as well as superior P solubilization. Furthermore, nodule isolates demonstrated more intense PGP activities than free-living isolates from rhizosphere soils. This is the first report documenting the nodulation capacity of the genus Dyella, and further studies targeting the nifH gene will be necessary to confirm its nitrogen-fixing ability. The in vitro screening provided sufficient evidence for further in vivo peanut growth-promoting tests of both Burkholderia and Dyella isolates. Such agricultural applications could enhance peanut yields while reducing environmental pollution. Key words: Peanut, biofertilizers, promoting rhizobacteria, characterization, soil and root nodule.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».