Enhancing total lipid and stearidonic acid yields in<i>Buglossoides arvensis</i>through PGPR inoculation
Notice bibliographique
Résumé
AIM: This study was performed to identify bacterial isolates capable of enhancing total lipid and stearidonic acid (SDA) yields in Buglossoides arvensis. METHODS AND RESULTS: Pot experiments were conducted to screen the effects of 40 bacterial isolates on different B. arvensis growth parameters. Five isolates increased total lipid and SDA yields by at least 20%. These isolates were tested in a second pot experiment and in field trials. The second pot experiment confirmed that all isolates significantly increased total lipid and SDA yields over controls. Plants inoculated with four bacterial strains experienced significantly higher shoot weights, however, the increase in shoot weight decreased over time. Three isolates led to higher total seed numbers. In field trials, the inoculations had no significant effect on seed or lipid yields. However, isolate Pseudomonas fluorescens LBUM677 significantly increased SDA yield by 33% as compared to control plants. This strain was also the most efficient biofilm producer. CONCLUSIONS: Pseudomonas fluorescens LBUM677 can significantly increase SDA yield in B. arvensis under controlled and field conditions. SIGNIFICANCE AND IMPACT OF THE STUDY: Using bacterial strains to increase plant yield is of great interest under commercial settings. Pseudomonas fluorescens LBUM677 shows promise to promote SDA accumulation in B. arvensis under production conditions.
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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) | 0,001 | 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 | 0,000 | 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 ».