Genomic and phenotypic profiling of an Artemisia endophyte: dual biostimulant and biocontrol activities in pea under Fusarium stress
Notice bibliographique
Résumé
Objective To evaluate the plant growth-promoting and disease-suppressing potential of Serratia sp. AR11, an endophytic bacterium isolated from Artemisia absinthium, through phenotypic assessment and whole-genome analysis in pea (Pisum sativum) under normal and Fusarium-stress conditions. Materials and methods Greenhouse experiments were conducted to assess the effects of AR11 inoculation on shoot and root growth, biomass, chlorophyll content, and Fusarium-induced stunting. Whole-genome sequencing was performed using the PacBio SMRT platform, followed by functional annotation to identify genes related to nutrient metabolism, secondary metabolite biosynthesis, and stress adaptation. Biosafety assessment included screening for virulence and antibiotic resistance genes. Results AR11 inoculation significantly increased shoot and root length and biomass, while reducing Fusarium-induced stunting by over 70%. Under pathogen stress, treated plants showed a 67% increase in SPAD index compared to controls. Genome analysis revealed a complete 5.49 Mb circular genome with 5,175 protein-coding genes, including those for nitrogen metabolism, phosphate solubilization, siderophore production, and antifungal secondary metabolite biosynthesis. Additional features included stress-responsive regulatory systems, CRISPR-Cas loci, and DNA methylation patterns. No high-risk virulence or acquired antibiotic resistance genes were detected. Conclusion Serratia sp. AR11 is a safe, multifunctional endophytic bacterium with strong genomic and phenotypic evidence for enhancing pea growth and suppressing Fusarium-related diseases, making it a promising candidate for sustainable low-input 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) | 0,000 | 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 ».