Biocontrol Activity of<i>Bacillus</i>spp. and<i>Pseudomonas</i>spp. Against<i>Botrytis cinerea</i>and Other Cannabis Fungal Pathogens
Notice bibliographique
Résumé
Gray mold caused by Botrytis cinerea is one of the most widespread and damaging diseases in cannabis crops worldwide. With challenging restrictions on pesticide use and few effective control measures, biocontrol agents are needed to manage this disease. The aim of this study was to identify bacterial biocontrol agents with wide-spectrum activity against B. cinerea and other cannabis fungal pathogens. Twelve Bacillus and Pseudomonas strains were first screened with in vitro confrontational assays against 10 culturable cannabis pathogens, namely B. cinerea, Sclerotinia sclerotiorum, Fusarium culmorum, F. sporotrichoides, F. oxysporum, Nigrospora sphaerica, N. oryzae, Alternaria alternata, Phoma sp., and Cercospora sp. Six strains displaying the highest inhibitory activity, namely Bacillus velezensis LBUM279, FZB42, LBUM1082, Bacillus subtilis LBUM979, P. synxantha LBUM223, and P. protegens Pf-5, were further assessed in planta where all, except LBUM223, significantly controlled gray mold development on cannabis leaves. Notably, LBUM279 and FZB42 reduced disease severity by at least half compared with water-treated plants and prevented lesion development and/or sporulation up to 9 days after pathogen inoculation. Genomes of LBUM279, LBUM1082, and LBUM979 were sequenced de novo and taxonomic affiliations were determined to ensure nonrelatedness with pathogenic strains. Moreover, the genomes were exempt of detrimental genes encoding major toxins and virulence factors that could otherwise pose a biosafety risk when used on crops. Eighteen gene clusters of potential biocontrol interest were also identified. To our knowledge, this is the first reported attempt to control cannabis fungal diseases in planta by direct antagonism with beneficial bacteria.
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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 ».