The Role of Jasmonates in Modulating Growth, Trichome Density, and Cannabinoid Accumulation in Cannabis sativa L.
Notice bibliographique
Résumé
Jasmonates have emerged as a prominent elicitor for enhancing trichome development and cannabinoid production in Cannabis sativa L. (cannabis). These glandular trichomes synthesize and store important cannabinoids, including tetrahydrocannabinol (THC) and cannabidiol (CBD), which determine the yield, potency, and quality of cannabis flowers. Methyl jasmonate (MeJA) acts through the COI1–JAZ–MYC signaling pathway to upregulate genes associated with trichome initiation and cannabinoid precursor formation. Evidence suggests that moderate MeJA concentrations (typically 50–100 µM) can effectively boost trichome density, elevate hexanoyl-CoA availability, and modestly enhance key biosynthetic enzyme activities, ultimately increasing THC and CBD content. However, higher methyl jasmonate doses can amplify these benefits, yet pose a risk of excessive vegetative stunting, highlighting the crucial trade-off between enhancing cannabinoid potency and maintaining overall biomass yield. Interaction with hormones like gibberellins, salicylic acid, and ethylene further shapes the plant’s stress responses and secondary metabolism. Application in controlled environments, such as greenhouses or vertical farms, shows promise for enhancing resin production while minimizing biomass loss. In outdoor conditions, the application may offer additional defense benefits against pests and pathogens. These responses can vary depending on the cultivar, underscoring the importance of cultivar-specific optimization. As demand for high-cannabinoid cannabis products continues to grow and agrochemical options remain limited, leveraging MeJA treatments offers a practical, non-genetically modified approach to optimize yield, quality, and resilience in cannabis cultivation.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».