Effects of Nitric oxide Producing Bacteria Azospirillum brasilense on Microbial Composition and Secondary Metabolite Profile of Cannabis
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Due to the upcoming legalization of Cannabis sativa, new research opportunities have arisen allowing for the study of its unique assortment of secondary metabolites. While the biosynthetic pathways leading to the production of the cannabinoid acids and terpenes are well understood, studies regarding their elicitation have been largely inconclusive. Through exogenous application, an array of phytohormones have been linked to increased or altered cannabinoid and terpene production, specifically stress hormone abscisic acid (ABA) and flowering hormone jasmonic acid (JA). Due to limitations in exogenous hormone application, however, the effects of short-lived phytohormone nitric oxide (NO) have not been assessed, despite implications of its involvement in the elicitation of cannabinoid production. In this study, Cannabis sativa plants of a high Δ9-tetrahydrocannabinol (THC) cultivar were inoculated with Azospirillum brasilense, a plant-growth promoting rhizobacteria capable of producing NO. Plants were grown under standard conditions in a coconut fibre medium for 60 days. At this time, floral inflorescence were harvested and total terpene and cannabinoid content was analysed using Gas Chromatography Mass Spectrometry and High Performance Liquid Chromatography, respectively. In addition, soil samples were taken prior to inoculation and at harvest. From these samples, total microbial DNA was extracted and analyzed using next generation sequencing of the conserved 16S region. This poster will display the effects of A. brasilense on Cannabis terpene and cannabinoid content, as well as its effect on microbial community composition and density. We hope to emphasis with these results the importance of biofertilization in this emerging agricultural field
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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 découle