Characterization and antifungal properties against <i>Botrytis cinerea</i> of bacteria isolated from hemp seed oil
Notice bibliographique
Résumé
Botrytis cinerea is a pathogen infecting Cannabis sativa L. plants, causing economic losses, and can develop resistance to chemical fungicides, the use of which is restricted in cannabis production. Thus, developing biocontrol methods is imperative. Seven bacterial strains were isolated from hemp seed oil, characterized, and examined for the potential to control a Botrytis cinerea isolate from cannabis. Three isolates, Bacillus mojavensis HOB3, Paenibacillus sp. HOB6, and Bacillus subtilis HOB7 exhibited significant inhibition of Botrytis cinerea. These isolates were further evaluated for their biosurfactant activity using two liquid media, Lysogeny Broth (LB) and hydrocarbon-amended Bushnell and Haas (BH). The oil-spreading and drop-collapse assays revealed growth-medium-dependent variation in surface activity associated with biosurfactant presence. The BH cell-free extract (BH-CFE) of Bacillus subtilis HOB7 showed the highest estimated biosurfactant presence and antifungal activity against Botrytis cinerea, but both activities were absent when using the LB cell-free extract (LB-CFE) of Bacillus subtilis HOB7. Thus, a potential relationship between antifungal activity and biosurfactant production was suggested. Genome mining of the strains identified gene clusters encoding compounds with antifungal activity, including the biosurfactants polymyxin B, fusaricidin B, fengycin, and surfactin. To our knowledge, this is the first report of the isolation of hemp seed oil bacteria with potential biocontrol properties against fungal phytopathogens.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».