Plant Growth-Promoting Rhizobacteria for Cannabis Production: Yield, Cannabinoid Profile and Disease Resistance
Notice bibliographique
Résumé
Legal Cannabis production is now experiencing growing consumer demand due to changing legislation around the world. However, because of heavy restrictions on cannabis cultivation over the past century, little scientific research has been conducted on this crop, in particular around use of members of the phytomicrobiome to improve crop yields. Recent developments in the field of plant science have demonstrated that application of microbes, isolated from the rhizosphere, have enormous potential to improve yields, in particular under stressful growing conditions. This perspective carefully examines the potential for plant-growth promoting rhizobacteria (PGPR) to improve marijuana and hemp yield and quality. It then explores the potential use of PGPR for biological control of plant pathogens, which is particularly interesting given the stringent regulation of pesticide residues on this crop. As an industry-relevant example, biocontrol of powdery mildew, a common and deleterious pathogen affecting cannabis production, is assessed. Finally, two PGPR in genera frequently associated with higher plants (Pseudomonas and Bacillus) were selected as case studies for the potential effects on growth promotion and disease biocontrol in commercial cannabis production.
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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 ».