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Enregistrement W4411711223 · doi:10.1016/j.tplants.2025.05.006

Natural variation of the holobiont for sustainable agroecosystems

2025· review· en· W4411711223 sur OpenAlexaff
Wolfram Weckwerth, Palak Chaturvedi, Arindam Ghatak, Melina Kerou, Vanika Garg, Abhishek Rathore, G. V. Subbarao, Lisa Y. Stein, Christa Schleper, Rajeev K. Varshney, Sieglinde S. Snapp

Notice bibliographique

RevueTrends in Plant Science · 2025
Typereview
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiquePlant Parasitism and Resistance
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBiologyAgroecosystemHolobiontPlant biologyEcologyNatural (archaeology)Variation (astronomy)AgricultureBotanySymbiosisBacteria

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Plant evolution is largely driven by plant-microbe interactions, yet the ecology of the plant holobiont is not well understood at a molecular level. However, these relationships hold diverse benefits for sustainable agriculture as nature-based solutions (NbS). We propose a workflow to enhance understanding of natural variation in the plant-soil microbiome holobiont, addressing key challenges like growth promotion, stress resilience, nitrogen use efficiency (NUE), biological nitrification inhibition (BNI), healthy soils, and improving fertilization practices towards a more natural agroecosystem. We discuss a panome-wide association study (PWAS) approach to discover and incorporate novel genetic diversity from exotic germplasm into breeding populations. Ultimately, understanding natural variation of the holobiont in agroecosystems will contribute to the development of novel climate-resilient crop varieties for food security.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,983
Score d'incertitude au seuil0,195

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,022
Tête enseignante GPT0,285
Écart entre enseignants0,262 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations6
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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