Nanomaterials–plants–microbes interaction: plant growth promotion and stress mitigation
Notice bibliographique
Résumé
Soil salinization, extreme climate conditions, and phytopathogens are abiotic and biotic stressors that remarkably reduce agricultural productivity. Recently, nanomaterials have gained attention as effective agents for agricultural applications to mitigate such stresses. This review aims to critically appraise the available literature on interactions involving nanomaterials, plants, and microorganisms. This review explores the role of nanomaterials in enhancing plant growth and mitigating biotic and abiotic stresses. These materials can be synthesized by microbes, plants, and algae, and they can be applied as fertilizers and stress amelioration agents. Nanomaterials facilitate nutrient uptake, improve water retention, and enhance the efficiency of active ingredient delivery. Nanomaterials strengthen plant antioxidant systems, regulate photosynthesis, and stabilize hormonal pathways. Concurrently, their antimicrobial and protective properties provide resilience against biotic stressors, including pathogens and pests, by promoting plant immune responses and optimizing microbial-plant symbiosis. The synergistic interactions of nanomaterials with beneficial microorganisms optimize plant growth under stress conditions. These materials also serve as carriers of nutrients, growth regulators, and pesticides, thus acting like "smart fertilizers. While nanotechnology offers great promise, addressing potential environmental and ecotoxicological risks associated with their use is necessary. This review outlines pathways for leveraging nanotechnology to achieve resilient, sustainable, and climate-smart agricultural systems by integrating molecular insights and practical applications.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 ».