Cannabinoids and Terpenes: How Production of Photo-Protectants Can Be Manipulated to Enhance Cannabis sativa L. Phytochemistry
Notice bibliographique
Résumé
Cannabis sativa L. is cultivated for its secondary metabolites, of which the cannabinoids have documented health benefits and growing pharmaceutical potential. Recent legal cannabis production in North America and Europe has been accompanied by an increase in reported findings for optimization of naturally occurring and synthetic cannabinoid production. Of the many environmental cues that can be manipulated during plant growth in controlled environments, cannabis cultivation with different lighting spectra indicates differential production and accumulation of medically important cannabinoids, including Δ 9 -tetrahydrocannabinol (Δ 9 -THC), cannabidiol (CBD), and cannabigerol (CBG), as well as terpenes and flavonoids. Ultraviolet (UV) radiation shows potential in stimulating cannabinoid biosynthesis in cannabis trichomes and pre-harvest or post-harvest UV treatment merits further exploration to determine if plant secondary metabolite accumulation could be enhanced in this manner. Visible LED light can augment THC and terpene accumulation, but not CBD. Well-designed experiments with light wavelengths other than blue and red light will provide more insight into light-dependent regulatory and molecular pathways in cannabis. Lighting strategies such as subcanopy lighting and varied light spectra at different developmental stages can lower energy consumption and optimize cannabis PSM production. Although evidence demonstrates that secondary metabolites in cannabis may be modulated by the light spectrum like other plant species, several questions remain for cannabinoid production pathways in this fast-paced and growing industry. In summarizing recent research progress on light spectra and secondary metabolites in cannabis, along with pertinent light responses in model plant species, future research directions are presented.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».