Plant Growth-Promoting Rhizobacteria and Biochar as Drought Defense Tools: A Comprehensive Review of Mechanisms and Future Directions
Notice bibliographique
Résumé
Drought stress, exacerbated by climate change, is a serious threat to global food security. This review examines the synergistic potential of plant growth-promoting rhizobacteria (PGPR) and biochar as a sustainable strategy for enhancing crop drought resilience. Biochar's porous structure creates a protective "charosphere" microhabitat, enhancing PGPR colonization and survival. This partnership, in turn, induces multifaceted plant responses through: (1) the modulation of key phytohormones, including abscisic acid (ABA), ethylene (via 1-aminocyclopropane-1-carboxylate (ACC) deaminase activity), and auxins; (2) improved nutrient solubilization and uptake; and (3) the activation of robust antioxidant defense systems. These physiological benefits are orchestrated by a profound reprogramming of the plant transcriptome, which shifts the plant's expression profile from a stressed to a resilient state by upregulating key genes (e.g., Dehydration-Responsive Element-Binding protein (DREB), Light-Harvesting Chlorophyll B-binding protein (LHCB), Plasma membrane Intrinsic Proteins (PIPs)) and downregulating stress-senescence markers. To realize a climate-resilient farming future, research must be strategically directed toward customizing biochar-PGPR combinations, validating their long-term performance in agronomic environments, and uncovering the molecular bases of their action.
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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 | 0,000 | 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 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 ».