FERONIA Kinase-Interacting Cell Wall Sensors LRX1/2 Regulate the Plant Rhizosphere Microbiome
Notice bibliographique
Résumé
Plants establish beneficial associations with microbiota, enhancing their resilience to environmental challenges. FERONIA (FER) kinase shapes the microbiome; despite extensive knowledge of FER interactors that regulate development and immunity against pathogens, the specific partners involved in microbiome modulation remain underexplored. Through a reverse genetic screen of Arabidopsis leucine-rich repeat extensin ( LRX) genes, which encode FER-interacting cell wall sensors, we found that loss of function of lrx1/2 leads to enriched rhizosphere Pseudomonas, similar to fer mutants. 16S rRNA sequencing revealed that, when grown in natural soil, lrx1/2 and fer-4 have similarly altered rhizosphere microbiomes with decreased bacterial diversity. Notably, lrx1/2 and fer-4 mutants both exhibit growth defects in high pH natural soil that could be rescued by lowering the soil pH and increasing phosphate. Microbiome sequencing under conditions that rescued fer-4 and lrx1/2 stunting showed that the altered microbiome of lrx1/2 and fer-4 persists independently of changes in plant growth. This indicates that FER and LRX1/2 play an integral role in shaping the rhizosphere microbiome. [Formula: see text] Copyright © 2025 The Author(s). This is an open access article distributed under the CC BY-NC-ND 4.0 International license .
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 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) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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 | 0,001 |
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 ».