The Response of Cannabis Sativa Plants to Three Novel Plant Growth-Promoting Rhizobacteria: Yield and Cannabinoid and Terpene Profile
Bibliographic record
Abstract
Le cannabis connaît une augmentation rapide de la demande légale des consommateurs et, en même temps, il y a une demande accrue pour que les producteurs développent des variétés pour une gamme d'applications finales, résultant de la législation changeante au Canada et dans le monde. Il est maintenant crucial d'améliorer le rendement et la qualité du cannabis (par exemple, les concentrations de cannabinoïdes et de terpènes) pour les marchés médicaux et récréatifs. Les membres du phytomicrobiome, les rhizobactéries favorisant la croissance des plantes (PGPR), sont maintenant reconnus comme jouant un rôle clé dans la productivité des plantes. Ce projet vise à examiner les effets de nouvelles souches de Bacillus sp., Mucilaginibacter sp. et Pseudomonas sp. sur la croissance de Cannabis sativa L.Dans la première étude, les trois PGPR, sous forme de suspension de cellules pures, ont été inoculés individuellement sur des boutures pour déterminer les effets sur l'enracinement des boutures de cannabis et la croissance ultérieure des plantes. Au moment de la propagation, Pseudomonas sp. a provoqué une croissance racinaire significativement plus importante sur les boutures (32% de plus que le témoin). À la récolte, le poids de fleurs fraîches a été augmenté de 5,13%, 6,94% et 11,45% par rapport au témoin, pour les plantes inoculées avec Bacillus sp., Mucilaginibacter sp. et Pseudomonas sp., respectivement. L'inoculation avec Pseudomonas sp. a entraîné la plus grande augmentation du taux de photosynthèse et de l'indice de récolte; Bacillus sp. et Mucilaginibacter sp. ont augmenté le nombre de fleurs et le taux de croissance des bourgeons axillaires à des quantités approximativement équivalentes.La deuxième étude a utilisé une analyse de métabolomique pour identifier et quantifier 16 cannabinoïdes et 21 terpènes dans les fleurs de cannabis, en utilisant UHPLC-UV, LC-MS/MS et GC-MS. Le traitement avec Mucilaginibacter sp. a conduit à une augmentation de 14% des taux totaux de THC et de CBD, ainsi qu'à une augmentation de 12% pour les terpènes. Pseudomonas sp. a été moins efficace, entraînant une augmentation de 6% des taux totaux de THC et de CBD. Le rapport CBD/THC était constant pour tous les traitements de PGPR ainsi que pour le témoin.Dans la troisième étude, le profilage protéomique des fleurs de cannabis a fourni des informations sur les réponses de croissance et de développement à l'inoculation de PGPR. Les trois PGPR ont tous augmenté la production de protéines clés impliquées dans le métabolisme du saccharose, la glycolyse, le cycle de l'acide citrique et d'autres voies métaboliques importantes. Mucilaginibacter sp. a régulé à la hausse l'expression de protéines impliquées dans la biosynthèse des cannabinoïdes. Parmi les trois PGPR, Pseudomonas sp. a conduit à l'expression la plus abondante de protéines dans les fleurs de cannabis, suivie de Mucilaginibacter sp.Dans l'ensemble, ce projet a démontré que (1) Bacillus sp., Mucilaginibacter sp. et Pseudomonas sp. ont tous manifesté des effets bénéfiques sur la croissance du cannabis, allant de la vitesse d'enracinement à la croissance de la plante entière et du rendement en fleurs, (2) deux des PGPR purs sélectionnés (Mucilaginibacter sp. et Pseudomonas sp.) ont positivement modifié les profils de cannabinoïdes et de terpènes, (3) l'inoculation de PGPR a régulé à la hausse la production de protéines clés impliquées dans la croissance et le développement des plantes de cannabis. Les avantages de ce projet incluent (1) la démonstration que l'application de trois souches de PGPR améliore la productivité de la culture de cannabis, l'effet variant selon les PGPR, (2) l'acquisition de connaissances sur les interactions moléculaires entre les plantes et les micro-organismes au niveau protéomique, et (3) la mise à disposition de nouvelles méthodes efficaces pour la production industrielle de cannabis grâce à l'application de ces bactéries bénéfiques
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How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.000 | 0.000 |
| Open science | 0.000 | 0.000 |
| Research integrity | 0.000 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.001 | 0.000 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".