Mycorrhizal-based inoculants in the root microbiome enhanced phytocannabinoid production in medical Cannabis cultivars
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background The root microbiome of medical Cannabisplants has been largely unexplored due to past legal restrictions in many countries. To gain insight into the microbial communities of Cannabis sativaL. cultivars with different tetrahydrocannabinol (THC) and cannabidiol (CBD) profiles, a greenhouse trial was carried out with and without inoculants added to the growth substrate. Illumina MiSeq amplicon sequencing of the bacterial 16S rDNA and fungal ITS was used to analyze the root and rhizosphere microbiome of the five cultivars. Results Plant biomass production showed higher in three of five cultivars with K2 treatments (Rhizophagus irregularis and forest microbial suspension). Blossom dry weight of THE cultivar was greater when inoculated with R. irregularis and microbial suspension than no inoculation. Twelve phytocannabinoid compounds in mature Cannabisvaried among cultivars and were affected by inoculants. For example, CBG concentration was higher in CCL cultivar in response to F treatment than other treatments; and CBGA production was higher in ECC cultivar with K1 treatments. We found microbes which were shared among cultivars, Terrimicrobium sp., Actinoplanes sp., and Trichoderma reeseiwere shared by the cultivars ECC-EUS-THE, CCL-ECC, and EUS-THE, respectively. Conclusion This study showed that inoculants influenced the production of phytocannabinoids in five Cannabis cultivars. The microbial diversity and community structure associated with Cannabisroots and rhizosphere may be useful in identifying key taxa for inclusion in Cannabis inoculants.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».