Medical Cannabis and Industrial Hemp Tissue Culture: Present Status and Future Potential
Notice bibliographique
Résumé
L.) have gained immense attention in medical, food, and a plethora of other consumer product markets. Among the planting materials used for cultivation, tissue culture clones provide various advantages such as economies of scale, production of disease-free and true-to-type plants for reducing the risk of GMP-EuGMP level medical cannabis production, as well as the development and application of various technologies for genetic improvement. Various tissue culture methods have the potential application with cannabis for research, breeding, and novel trait development, as well as commercial mass propagation. Although tissue culture techniques for plant regeneration and micropropagation have been reported for different cannabis genotypes and explant sources, there are significant variations in the response of cultures and the morphogenic pathway. Methods for many high-yielding elite strains are still rudimentary, and protocols are not established. With a recent focus on sequencing and genomics in cannabis, genetic transformation systems are applied to medical cannabis and hemp for functional gene annotation via traditional and transient transformation methods to create novel phenotypes by gene expression modulation and to validate gene function. This review presents the current status of research focusing on different aspects of tissue culture, including micropropagation, transformation, and the regeneration of medicinal cannabis and industrial hemp transformants. Potential future tissue culture research strategies helping elite cannabis breeding and propagation are also presented.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,002 |
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 ».