Cross-talk within plant niches: endophytic and arbuscular mycorrhizal fungi for sustainable crop production
Notice bibliographique
Résumé
World agriculture depends in part on the crop-associated microbiome for improved plant growth, health, and productivity. In particular, endophytic fungi (EF) with plant growth-promoting activities fulfill some of these roles and are central as bioinoculant agents. In the case of arbuscular mycorrhizal fungi (AMF), they form a symbiosis with their host plants, enhancing the uptake of water, phosphorus, nitrogen, and other micronutrients, while the plants provide them with photosynthates. This work reviews the differences in the colonization of internal plant niches between these beneficial fungi, as well as other distinctive ecological traits. It also explores mechanisms of seedborne vertical transmission in AMF and their classification. Genomic and transcriptomic advances in fungal endophytes are highlighted, shedding light on genes and expression profiles that define their lifestyle and plant associations. In addition, recent studies on their abilities to promote plant growth are analyzed, especially focusing on Trichoderma spp., Epichloë spp., Serendipita indica (formerly Piriformospora indica), and entomopathogens like Beauveria spp. and Metarhizium spp. Finally, the multiple interactions among EF, AMF, and other members of the plant microbiome-notably plant growth-promoting bacteria (PGPB)-are discussed, emphasizing how these organisms synergistically benefit the host. A deeper understanding of these fungi and their plant-beneficial effects should facilitate commercialization and help farmers achieve sustainable production, especially under challenges posed by global climate change.
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 enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 tête enseignante, 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 ».