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Enregistrement W4411988813 · doi:10.1021/acs.jafc.5c04824

Redefining Root Exudation with Proteins at the Forefront of Rhizosphere Function

2025· review· en· W4411988813 sur OpenAlexaff
A. A. Adeniji, Ayomide Emmanuel Fadiji, Samuel Teye Ofoe

Notice bibliographique

RevueJournal of Agricultural and Food Chemistry · 2025
Typereview
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueLegume Nitrogen Fixing Symbiosis
Établissements canadiensSimon Fraser University
Organismes subventionnairesChina Scholarship Council
Mots-clésRhizosphereBiologyMetaproteomicsFunction (biology)MicrobiomeCell biologyProteomicsBiochemistryBacteriaBioinformaticsGenetics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Root exudates are vital mediators of rhizosphere interactions, yet existing studies have primarily emphasized primary and secondary metabolites while neglecting root-exuded proteins. Increasing evidence indicates that root-exuded proteins play critical roles in nutrient acquisition, microbial recruitment, and plant defense. These proteins, including proteases, phosphatases, and chitinases, facilitate the mobilization of organic nitrogen and phosphorus, often bypassing the need for microbial intermediaries. Additionally, pathogenesis-related proteins, β-1,3-glucanases, and ribosome-inactivating proteins contribute to the suppression of pathogens and the activation of the immune system. Root-exuded proteins also function as signaling molecules, modulating rhizosphere microbial communities under biotic and abiotic stress. Recent advances have uncovered both classical (ER-Golgi) and unconventional secretion mechanisms, including exocyst-positive organelles and multivesicular bodies. Despite these developments, challenges in extraction, functional validation, and in situ analysis remain. Emerging technologies, such as stable isotope labeling, biosensors, and multiomics integration, offer promising solutions. Root-exuded proteins thus represent an underexplored frontier in rhizosphere ecology, with substantial potential for sustainable agriculture and rhizosphere engineering.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,011

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,002

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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,208
Écart entre enseignants0,193 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations7
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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