The Good, the Bad, and the Fungus: Insights into the Relationship Between Plants, Fungi, and Oomycetes in Hydroponics
Notice bibliographique
Résumé
Hydroponic systems are examples of controlled environment agriculture (CEA) and present a promising alternative to traditional farming methods by increasing productivity, profitability, and sustainability. In hydroponic systems, crops are grown in the absence of soil and thus lack the native soil microbial community. This review focuses on fungi and oomycetes, both beneficial and pathogenic, that can colonize crops and persist in hydroponic systems. The symptomatology and mechanisms of pathogenesis for Botrytis, Colletotrichum, Fulvia, Fusarium, Phytophthora, Pythium, and Sclerotinia are explored for phytopathogenic fungi that target floral organs, leaves, roots, and vasculature of economically important hydroponic crops. Additionally, this review thoroughly explores the use of plant growth-promoting fungi (PGPF) to combat phytopathogens and increase hydroponic crop productivity; details of PGP strategies and mechanisms are discussed. The benefits of Aspergillus, Penicillium, Taloromyces, and Trichoderma to hydroponics systems are explored in detail. The culmination of these areas of research serves to improve the current understanding of the role of beneficial and pathogenic fungi, specifically in the hydroponic microbiome.
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 | 0,001 | 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 | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».