Chitooligosaccharide receptors modulate root microbiota to enhance symbiosis and growth in Medicago
Notice bibliographique
Résumé
Plant roots interact with beneficial microbes, such as arbuscular mycorrhizal fungi (AMF), to aid in nutrient uptake. The interaction with AMF is initiated by plant Lysin motif (LysM) receptor-like kinases, CERK1 and LYR4 in Medicago truncatula, that detect AMF signals such as chitooligosaccharides (COs). However, the broader role of AMF-detecting receptors in shaping the root microbial community is largely unknown, and the impact of these receptor-mediated microbial communities on the AMF symbiosis is yet to be determined. This study examines the effects of CERK1 and LYR4 mutations on the root bacterial community, showing that these receptors have significant effects on shaping the bacterial community. Using bacteria isolated from wild-type roots, we created a synthetic bacterial community (SynCom), CO-SynCom. Plants inoculated with CO-SynCom exhibited significantly enhanced growth and AMF colonization in a manner dependent on the CO receptors LYR4 and CERK1, likely due to CERK1- and LYR4-mediated changes in hormone-related pathways and activation of symbiosis signaling. Our results highlight the essential role of plant symbiotic receptors in shaping root microbiota and offer valuable insights into optimizing plant-microbe interactions to enhance symbiosis and support sustainable agriculture.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 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 ».