Screening and Characterization of Rhizobacteria as PGPR for Enhancing Growth and Yield of Aceh Patchouli
Notice bibliographique
Résumé
Patchouli (Pogostemon cablin Benth.) is a plant that yields essential oils with high economic value, contributing significantly to Indonesia's economy, particularly in the perfume, cosmetics, and aromatherapy industries.However, patchouli oil production in Aceh has declined due to suboptimal cultivation practices.The application of PGPR (Plant Growth-Promoting Rhizobacteria) has the potential to enhance production by functioning as a biofertilizer, biostimulant, and bioprotectant.This study aimed to explore, isolate, characterize morphologically and physiologically, and apply PGPR to patchouli growth, identifying potential strains through 16S rRNA gene sequencing.The study began with the exploration of PGPR in the rhizosphere of patchouli plants across six regions in Aceh.Isolation and characterization were conducted at the Seed Science and Technology Laboratory, Faculty of Agriculture, Syiah Kuala University.PGPR was applied using a Randomized Block Design (RBD) with two factors: 15 rhizobacterial isolates and three Aceh patchouli varieties (Tapak Tuan, Lhokseumawe, and Sidikalang).This study identified 14 potential isolates capable of producing indole-3-acetic acid (IAA), fixing nitrogen, solubilizing phosphate, and generating Hydrogen Cyanide (HCN), siderophores, and 1-Aminocyclopropane-1-carboxylic acid (ACC) deaminase.Among them, isolate PG 9/2 C exhibited the highest efficacy and was identified as Delftia tsuruhatensis BB1455.This isolate enhanced plant height by up to 53.91% (Sidikalang), increased the number of leaves and branches by 89.88% and 85.56% (Tapak Tuan), improved root volume by 85.47% (Tapak Tuan), and boosted wet and dry biomass by 79.75% and 323.68% (Sidikalang), respectively, indicating optimal biomass accumulation.
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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 | 0,000 | 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 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 ».