Sub-optimal nutrient regime coupled with Bacillus and Pseudomonas sp. inoculation influences trichome density and cannabinoid profiles in drug-type Cannabis sativa
Notice bibliographique
Résumé
Cannabis sativa remains under heavy legal restriction around the globe that prevents extensive investigations into agricultural applications for improving its development. This work investigates the potential of specific plant growth-promoting rhizobacteria (PGPR) to improve Cannabis cannabinoid yield through increased trichome densities on floral organs, and to determine if sub-optimal environmental conditions would affect the outcomes of PGPR presence by altering plant development and cannabinoid profiles. Here, Pseudomonas sp. or Bacillus sp. were applied to the root system either separately or in a consortium to determine the effect of this bacterial treatment on the density of stalked glandular trichomes. Further, a low nutrient regime was applied for the first half of plant development to determine if an environmental stressor interacts with the effects of the microbial treatments on stalked trichome densities. Following 8 weeks of flower development, trichome density on calyces and bracts of inflorescences were determined using microscopy. Our findings unexpectedly indicate that recommended nutrient levels were linked to a decreasing trend in trichome densities with PGPR inoculations, but a low nutrient regime coupled with PGPR treatment increased them. Cannabinoid content is partially consistent with these results, in that a low nutrient regime increased the abundance of key cannabinoids compared to recommended regimes, with Bacillus sp. inoculation linked to the greatest number of significant changes between the two nutrient regimes. Overall, this work provides insight into how PGPR presence affects Cannabis stalked trichome development and cannabinoid profiles, and how environmental stressors can affect, and even enhance, trichome densities and influence major cannabinoid production, thereby pointing towards avenues for reducing the reliance on synthetic fertilizers during plant production without compromising yield.
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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) | 0,000 | 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 | 0,000 |
| 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 ».