Potential impacts of soil microbiota manipulation on secondary metabolites production in cannabis
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Cannabis growing practices and particularly indoor cultivation conditions have a great influence on the production of cannabinoids. Plant-associated microbes may affect nutrient acquisition by the plant. However, beneficial microbes influencing cannabinoid biosynthesis remain largely unexplored and unexploited in cannabis production. OBJECTIVE: To summarize study outcomes on bacterial and fungal communities associated with cannabis using high-throughput sequencing technologies and to uncover microbial interactions, species diversity, and microbial network connections that potentially influence secondary metabolite production in cannabis. MATERIALS AND METHOD: A mini review was conducted including recent publications on cannabis and their associated microbiota and secondary metabolite production. RESULTS: In this review, we provide an overview of the potential role of the soil microbiome in production of cannabinoids, and discussed that manipulation of cannabis-associated microbiome obtained through soil amendment interventions of diversified microbial communities sourced from natural forest soil could potentially help producers of cannabis to improve yields of cannabinoids and enhance the balance of cannabidiol (CBD) and tetrahydrocannabinol (THC) proportions. CONCLUSION: Cannabis is one of the oldest cultivated crops in history, grown for food, fiber, and drugs for thousands of years. Extension of genetic variation in cannabis has developed into wide-ranging varieties with various complementary phenotypes and secondary metabolites. For medical or pharmaceutical purposes, the ratio of CBD to THC is key. Therefore, studying soil microbiota associated with cannabis and its potential impact on secondary metabolites production could be useful when selecting microorganisms as bioinoculant agents for enhanced organic cannabinoid production.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».