Harnessing Pseudomonas spp. for sustainable plant crop protection
Notice bibliographique
Résumé
This review examines the role of Pseudomonas spp. bacteria as biocontrol agents against crop diseases, focusing on their mechanisms of action, efficacy, and potential applications in sustainable agriculture. Pseudomonas spp., ubiquitous in soil ecosystems and root microbiomes, have attracted attention for their ability to suppress phytopathogens and enhance plant health through various mechanisms. These include direct competition for nutrients, production of antimicrobial compounds and volatile organic compounds, competition using type VI secretion systems, and indirect induction of systemic resistance. Our review shows that Pseudomonas strains effectively control a wide range of diseases across diverse plant species, with some strains demonstrating efficacy comparable to chemical fungicides. However, the review also highlights challenges in achieving consistent performance when using Pseudomonas inoculants under field conditions due to various biotic and abiotic factors. Strategies to optimize biocontrol potential, such as formulation techniques, application methods, and integration with other management practices, are discussed. The advantages of Pseudomonas -based biocontrol for sustainable agriculture include reduced reliance on chemical pesticides, enhanced crop productivity, and improved environmental sustainability. Future research directions should focus on understanding the complex interactions within the plant microbiome, optimizing delivery systems, and addressing regulatory hurdles for commercial deployment. This review underscores the significant potential of Pseudomonas spp. in sustainable crop protection while acknowledging the need for further research to fully harness their capabilities in agricultural systems.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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) | 0,001 | 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 | 0,001 | 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 ».