Effect of class IId Bacteriocins: thuricin 17 and bacthuricin F4 on crops growth under optimal and abiotic stress conditions
Bibliographic record
Abstract
RÉSUMÉ Les bacteriocines sont les petits peptides produits par les bactéries qui ont des effets défavorables sur les microorganismes génétiquement proches de la souche productrice. Deux nouvelles bacteriocines de la classe IId, thuricin 17 et bacthuriocin F4, ont été isolées de bactéries présentes dans la rhizosphere et qui promouvoit la croissance des plantes (PGPR). Des études préalables ont démontré que ces deux bacteriocines peuvent promouvoir la croissance du soja. Mes résultats expérimentaux ont démontré que ces deux bacteriocines promouvoit la germination et l'émergence du maïs, du soja, du canola et du blé, mais n'ont pas d'effet sur l'orge, lorsque comparées aux contrôles sous des conditions optimales pour la croissance. Parmi les cultures testées, le maïs était le plus positivement affecté. Les expériences subséquentes sous stress abiotiques ont démontré que les deux bacteriocines ont augmenté l'émergence du maïs sous conditions de basse température, de salinité et de stress hydrique provoqué par le glycol de polyéthylène. Aussi, les expérimentations en champ ont démontré que le thuricin 17 peut promouvoir efficacement l'émergence du maïs dans le sud-ouest du Québec, où les températures printanières sont souvent fraîches.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
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".