Microbiome Engineering for Sustainable Rice Production: Strategies for Biofertilization, Stress Tolerance, and Climate Resilience
Notice bibliographique
Résumé
The plant microbiome, found in the rhizosphere, phyllosphere, and endosphere, is essential for nutrient acquisition, stress tolerance, and the overall health of plants. This review aims to update our knowledge of and critically discuss the diversity and functional roles of the rice microbiome, as well as microbiome engineering strategies to enhance biofertilization and stress resilience. Rice hosts various microorganisms that affect nutrient cycling, growth promotion, and resistance to stresses. Microorganisms carry out these functions through nitrogen fixation, phytohormone and metabolite production, enhanced nutrient solubilization and uptake, and regulation of host gene expression. Recent research on molecular biology has elucidated the complex interactions within rice microbiomes and the signalling mechanisms that establish beneficial microbial communities, which are crucial for sustainable rice production and environmental health. Crucial factors for the successful commercialization of microbial agents in rice production include soil properties, practical environmental field conditions, and plant genotype. Advances in microbiome engineering, from traditional inoculants to synthetic biology, optimize nutrient availability and enhance resilience to abiotic stresses like drought. Climate change intensifies these challenges, but microbiome innovations and microbiome-shaping genes (M genes) offer promising solutions for crop resilience. This review also discusses the environmental and agronomic implications of microbiome engineering, emphasizing the need for further exploration of M genes for breeding disease resistance traits. Ultimately, we provide an update to the current findings on microbiome engineering in rice, highlighting pathways to enhance crop productivity sustainably while minimizing environmental impacts.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,002 | 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 ».