Metagenomic Analysis of Bottom Sediments of the Karst Meromictic Lake Black Kichier Revealed Abundant Unculturable Thermoplasmatota

Cover Page

Cite item

Full Text

Abstract

Investigations into the microbial community of bottom sediments in the karst lake Black Kichier were conducted. These sediments exhibited elevated levels of sulfide, dissolved methane, and organic matter. Direct radiotracer experiments revealed substantial rates of microbial processes involved in the decomposition of organic matter. Uncultivated archaea belonging to the phylum Thermoplasmatota were identified within the microbial community. Metagenomic analysis unveiled representatives from five orders: Methanomassiliicoccales, Thermoprofundales (formerly known as Marine Benthic Group D and DHVEG-1), DTX01, SG8-5, and Candidatus Gimiplasmatales (formerly UBA10834). These archaea were previously believed to occur exclusively in deep marine sediments characterized by extreme organic matter scarcity. This discovery reshapes our understanding of the role played by Thermoplasmatota archaea, spanning five orders, in the degradation segment of the carbon cycle.

Full Text

Донные осадки морских и континентальных водоемов являются уникальной экосистемой, в которых формируются микробные сообщества, существующие за счет деструкции органического вещества, поступающего из водной толщи (Кузнецов, 1970; Capone, Kiene, 1988). Состав микробных сообществ донных отложений зависит, в первую очередь, от трофического статуса водоема, а также от минерализации и степени окисления осадка (Земская и соавт., 2021; Han et al., 2020). Особым типом местообитаний сложных микробных сообществ являются осадки карстовых меромиктических водоемов. В восстановленных осадках таких водоемов со значительным содержанием сероводорода формируются микробные сообщества с наиболее высокой долей некультивируемых архей (Kadnikov et al., 2019).

Целью настоящего исследования было изучение состава микробного сообщества донных отложений богатого органическим веществом карстового озера.

В качестве природного объекта было выбрано меромиктическое озеро Черный Кичиер, в котором уже проводились микробиологические исследования (Gorlenko et al., 1983; Gorbunov, Umanskaya, 2020). Озеро Кичиер (56.07036 с. ш., 48.34592 в. д.) расположено на территории национального парка “Марий Чодра” в республике Марий Эл. В формировании водоема участвуют сульфатные воды из глубинных палеозойских водоносных горизонтов. Озеро Черный Кичиер имеет максимальную глубину около 10 м. Суммарная минерализация глубинных вод составляет 2 г/л. Плотностное расслоение препятствует перемешиванию водной толщи и является причиной стратификации. Придонный водный слой и донные осадки в оз. Черный Кичиер сохраняют постоянные восстановленные условия (Kuznezow, Gorlenko, 1973; Gorbunov, Umanskaya, 2020).

Thermoplasmatota ‒ широко распространенный филум архей, состоящий из нескольких классов: Aciduliprofundales, Thermoplasmatales, Methanomassiliicoccales и “Candidatus Poseidoniales” (первое название Marine Group II). Впервые эти организмы были обнаружены в поверхностных морских водах, однако впоследствии было показано, что некоторые представители Thermoplasmatota обитают в глубоких водах и осадках океанов (Rinke et al., 2019). В собранном метагеноме “Candidatus Pontarchaea” (первое название Marine Group III) обнаружены гены фотолиазы и родопсина, а также гены деградации пептидов и липидов, что указывает на возможность фотогетеротрофного и гетеротрофного метаболизма, известного у архей (Baker et al., 2020). Thermoprofundales (первое название Marine Benthic Group D (MBGD) и DHVEG-1) предполагает миксотрофный метаболизм, что определяется наличием генов внеклеточных пептидаз, а также генов, определяющих восстановительный ацетил-КоА путь Вуда‒Льюнгдаля (Zhou et al., 2019). Новые представители Thermoplasmatota, известные под индексом RBG-16-68-12, найдены в глубоководных осадках восточной акватории Мексиканского залива на глубине более 3000 м (Dong et al., 2019). На сегодняшний день данные по распространению и экологической функции архей RBG-16-68-12 в морских и континентальных осадках крайне ограничены.

Донные осадки озера отбирали лимнологическим стратометром со стеклянной трубкой. Из трубки пробы осадков переносили в 5-мл пластиковые шприцы с отрезанной носовой частью, которые, после наполнения образцом структурно ненарушенного осадка, без доступа воздуха закрывали газонепроницаемой пробкой. Содержание сероводорода, а также значение щелочности определяли стандартными методами. Содержание метана в пробах определяли методом фазово-равновесной дегазации. Определение содержания Сорг в образцах осадков выполняли на анализаторе TOC-L CPN + SSM-5000Au (“Shimadzu”) в ИО РАН. Интенсивности микробных процессов темновой ассимиляции углекислоты (ТАУ), образования (МГ) и окисления метана (МО) определяли радиоизотопным методом с использованием меченых соединений — NaH14CO3 и 14СН4 (Pimenov, Bonch-Osmolovskaya, 2006; Savvichev et al., 2021).

Для характеристики состава микробных сообществ отбирали 2 г осадка с разных горизонтов колонки. Выделение ДНК, приготовление библиотек для секвенирования, кластеризацию в оперативные таксономические единицы проводили согласно ранее описанным методам (Kadnikov et al., 2019). Нуклеотидные последовательности фрагментов генов 16S рРНК депонированы в базу данных Sequence Read Archive NCBI в BioProject PRJNA1007459.

Метагеномную ДНК секвенировали с помощью системы Illumina HiSeq2500 (“Illumina”, США) по методике, описанной ранее (Kadnikov et al., 2019). Всего просеквенировали около 91.4 Гб парных чтений (2 × 150 нт) с последующей фильтрацией по качеству (Q > 33). Чтения были собраны в контиги с помощью программы MetaSPAdes v. 3.7.1, как описано ранее (Kadnikov et al., 2019). Полученные контиги группировали в кластеры с помощью программы CONCOCT, что соответствует отдельным микробным геномам (metagenome-assembled genome, MAG) (Alneberg et al., 2014). Полноту собранных MAG и уровень их загрязнения контигами, принадлежащих другим микроорганизмам, оценивали с помощью программы CheckM (Parks et al., 2015). Таксономическое положение собранных геномов определяли по базе данных GTDB с помощью программы GTDB-Tk v. 0.1.3 (Parks et al., 2018).

Донные осадки озера, в поверхностном слое жидкие, пелитовые, черного цвета, восстановленные, с сильным запахом сероводорода, включали растительные остатки. Глубже 2–5 см осадок немного уплотнялся и приобретал алевритовую и песчаную фракцию. Содержание метана в осадке оз. Черный Кичиер было однородным и варьировало от 870 до 1300 мкмоль дм–3 (табл. 1).

 

Таблица 1. Физико-химические свойства и активность микробных процессов в донных осадках меромиктического озера Черный Кичиер

Горизонт осадка

Alk

CH4

Сорг

ТАУ

МГ

МО

Индексы альфа-разнообразия микробных сообществ

см

мг экв дм–3

мкмоль дм–3

%

мкмоль дм–3 сут–1

Berger_Parker

Chao1

Simpson

Shannon_e

0‒6

11.0

870

42

15.0

0.32

4.9

0.08

20640

0.02

5.86

6‒12

8.0

1100

37

7.2

0.44

4.4

0.06

2292

0.01

6.12

12‒18

6.0

1030

35

5.1

0.29

3.4

0.08

2171

0.02

5.82

18‒28

5.2

1300

33

2.1

0.20

3.7

0.10

2066

0.02

5.82

28‒34

5.5

1100

30

1.1

0.21

6.1

0.08

1979

0.01

5.79

 

Содержание органического вещества было очень высоким в поверхностном слое осадка (42% от веса сухого вещества) и уменьшалось с глубиной до 30% на горизонте 28–34 см. Высокое значение величины щелочности в поверхностном горизонте осадка (Alk 11.0 мг экв л–1) по сравнению с нижележащими горизонтами (Alk 5.2–8.0) свидетельствует о высокой интенсивности микробных процессов деструкции органического вещества, протекающих с выделением СО2. Интенсивность темновой ассимиляции СО2 (ТАУ), как наиболее общий показатель активности микробных процессов, была весьма высока в поверхностном слое осадка (15 мкмоль дм–3) и быстро снижалась с глубиной осадка (табл. 1). Интенсивность гидрогенотрофного МГ варьировала от 0.20 до 0.44 мкмоль дм–3 сут–1, а МО от 3.6 до 6.1 мкмоль дм–3 сут–1. Все показатели активности микробных процессов оказались близки к известным величинам скоростей микробных процессов в осадках минерализованного бессточного эвтрофного оз. Шира (Саввичев и соавт., 2005), а также в осадках меромиктического оз. Кисло-Сладкое, расположенного на побережье Белого моря (Саввичев и соавт., 2014). Таким образом, по всем выявленным гидрохимическим и биогеохимическим признакам, а также по интенсивности микробных процессов оз. Черный Кичиер является эвтрофным меромиктическим водоемом.

Анализ разнообразия фрагментов гена 16S рРНК показал, что во всех образцах осадка доминировали бактерии, в то время как археи составляли от 23 до 38% сообщества (рис. 1). Индексы альфа-разнообразия указывают на то, что прокариотные сообщества разных слоев осадка разнообразны и имеют примерно 2000 видов (табл. 1).

Придонные слои воды и осадки озера Черный Кичиер представляют собой анаэробные местообитания. Во всех слоях осадка было обнаружено достаточно большое количество цианобактерий, которые, скорее всего, представляют мортмассу (mortmass), осевшую из верхних слоев водной толщи. Кроме цианобактерий, в осадках были представлены филы Bacteroidota, Chloroflexota, Desulfobacterota и Verrucomicrobiota. Среди бактерий преобладали гетеротрофные бактерии класса Gammaproteobacteria (22.2%), а также филумов Verrucomicrobiota (16.4%) и Bacteroidota (21.5%) (рис. 1). Среди архей доминировали гидрогенотрофные и ацетокластические метаногены филума Halobacterota. Некультивируемые археи были представлены филами Aenigmarchaeota, Nanoarchaeota, Micrarchaeota и Thermoplasmatota.

Филум Thermoplasmatota был представлен группой MBGD, которая с глубиной увеличивала свою долю (рис. 1). Для получения геномов представителей микробного сообщества мы просеквенировали метагеном образца осадка с глубины 28‒34 см. Собранные контиги были кластеризованы в 47 MAGs, имеющих полноту свыше 80% и загрязнение менее 10% по оценке CheckM на основе анализа присутствия набора консервативных однокопийных маркерных генов. Таксономическая классификация MAG выявила те же самые основные архейные и бактериальные филумы, которые были обнаружены с помощью 16S рРНК. Чтобы получить представление о метаболических возможностях основных представителей филума Thermoplasmatota, мы подробно проанализировали 8 MAGs. Все они имели полноту более 85% и составляли 2.1% от всего метагенома (контиги более 1500 нт). Эти MAGs были отнесены к 5 порядкам — Methanomassiliicoccales, Thermoprofundales (в прошлом называемых Marine Benthic Group D и DHVEG-1), DTX01, SG8-5 и “Candidatus Gimiplasmatales” (бывший UBA10834) (рис. 2) (Hu et al., 2021; Zheng et al., 2022).

 

Рис. 1. Состав микробного сообщества в осадках озера Черный Кичиер по результатам высокопроизводительного секвенирования фрагментов гена 16S рРНК.

 

Рис. 2. Филогенетическое дерево, построенное с использованием сопоставления 53 консервативных белков, полученных из MAG Thermoplasmatota.

 

Во всех геномах отсутствовали гены, отвечающие за гликолиз и ЦТК, что показывает их неспособность к использованию глюкозы как источника углерода для роста. Глюконеогенез был представлен только в двух MAGs — bin303 и bin161. Ассимиляция формальдегида по RuMP пути была обнаружена в трех MAGs (bin303, bin193, bin161). Автотрофная фиксация углерода по пути Вуда‒Льюнгдаля была показана только для bin20, bin274 и bin48. Также в bin20 и bin274 были обнаружены гены, ответственные за метаногенез. Метаногенез совместно с путем Вуда‒Льюнгдаля считается одним из древнейших для образования энергии и фиксации углерода у архей (Borrel et al., 2016).

Таким образом, нами впервые показано, что некультивируемые археи филума Thermoplasmatota содержатся в значительном количестве в составе микробного сообщества богатого органическим веществом и сероводородом донного осадка континентального водоема. Ранее считалось, что эти археи являются исключительно обитателями крайне бедных органическим веществом глубинных морских осадков. Такая находка меняет представление о роли архей пяти порядков филума Thermoplasmatota в деструкционном сегменте цикла углерода.

БЛАГОДАРНОСТИ

Авторы выражают благодарность коллективу санатория Кичиер (Республика Марий Эл) за организационную помощь в оборудовании временной лаборатории.

ФИНАНСИРОВАНИЕ

Полевые работы, обработка образцов и анализ молекулярно-биологических данных выполнены сотрудниками ФИЦ Биотехнологии РАН при поддержке проекта РНФ № 22-14-00038. Радиоизотопные исследования выполнены И.И. Русановым в рамках государственного задания Министерства науки и высшего образования.

СОБЛЮДЕНИЕ ЭТИЧЕСКИХ СТАНДАРТОВ

Настоящая статья не содержит результатов исследований, в которых в качестве объектов использовались люди или животные.

КОНФЛИКТ ИНТЕРЕСОВ

Авторы заявляют об отсутствии конфликта интересов.

×

About the authors

V. V. Kadnikov

Skryabin Institute of Bioengineering, Research Centre of Biotechnology, Russian Academy of Sciences

Author for correspondence.
Email: vkadnikov@bk.ru
Russian Federation, Moscow, 117312

A. S. Savvichev

Winogradsky Institute of Microbiology, Research Centre of Biotechnology, Russian Academy of Sciences

Email: vkadnikov@bk.ru
Russian Federation, Moscow, 117312

I. I. Rusanov

Winogradsky Institute of Microbiology, Research Centre of Biotechnology, Russian Academy of Sciences

Email: vkadnikov@bk.ru
Russian Federation, Moscow, 117312

A. V. Beletskii

Skryabin Institute of Bioengineering, Research Centre of Biotechnology, Russian Academy of Sciences

Email: vkadnikov@bk.ru
Russian Federation, Moscow, 117312

N. V. Pimenov

Winogradsky Institute of Microbiology, Research Centre of Biotechnology, Russian Academy of Sciences

Email: vkadnikov@bk.ru
Russian Federation, Moscow, 117312

References

  1. Земская Т.И., Букин С.В., Ломакина А.В., Павлова О.Н. Микроорганизмы донных отложений Байкала — самого глубокого и древнего озера мира // Микробиология. 2021. Т. 90. С. 286–303.
  2. Zemskaya T.I., Bukin S.V., Lomakina A.V., Pavlova O.N. Microorganisms in the sediments of lake Baikal, the deepest and oldest lake in the world // Microbiology (Moscow). 2021. V. 90. P. 298‒313.
  3. Кузнецов С.И. Микрофлора озер и ее геохимическая деятельность. Л.: Наука, 1970. 440 с.
  4. Саввичев А.С., Русанов И.И., Рогозин Д.Ю., Захарова Е.Е., Лунина О.Н., Брянцева И.А., Юсупов С.К., Пименов С.К., Дегерменджи А.Г., Иванов М.В. Микробиологические и изотопно-геохимические исследования меромиктических озер Хакасии в зимний сезон // Микробиология. 2005. Т. 74. С. 552–561.
  5. Savvichev A.S., Rusanov I.I., Zakharova E.E., Lunina O.N., Bryantseva I.A., Yusupov S.K., Pimenov N.V., Ivanov M.V., Rogozin D.Yu., Degermendzhi A.G. Microbiological and isotopic-geochemical investigations of meromictic lakes in Khakasia in winter // Microbiology (Moscow). 2005. V. 74. P. 477‒485.
  6. Саввичев А.С., Лунина О.Н., Русанов И.И., Захарова Е.Е, Веслополова Е.Ф., Иванов М.В. Микробиологические и изотопно-геохимические исследования озера Кисло-Сладкое — меромиктического водоема в Кандалакшском заливе Белого моря // Микробиология. 2014. Т. 83. № 2. С. 191–203.
  7. Savvichev A.S., Lunina O.N., Rusanov I.I., Zakharova E.E., Veslopolova E.F., Ivanov M.V. Microbiological and isotopic geochemical investigation of lake Kislo-Sladkoe, a meromictic water body at the Kandalaksha Bay shore (White Sea) // Microbiology (Moscow). 2014. V. 83. P. 56–66.
  8. Alneberg J., Bjarnason B.S., De Bruijn I., Schirmer M., Quick J., Ijaz U.Z., Lahti L., Loman N.J., Andersson A.F., and Quince C. Binning metagenomic contigs by coverage and composition // Nat. Methods. 2014. V. 11. P. 1144–1146.
  9. Baker B.J., De Anda V., Seitz K.W., Dombrowski N., Santoro A.E., Lloyd K.G. Diversity, ecology, and evolution of Archaea // Nat. Microbiol. 2020. V. 5. P. 887–900.
  10. https://doi.org/10.1038/s41564-020-0715-z
  11. Borrel G., Adam P.S., and Gribaldo S. Methanogenesis and the Wood‒Ljungdahl pathway: an ancient, versatile, and fragile association // Genome Biol. Evol. 2016. V. 8. P. 1706–1711.
  12. Capone D.G., Kiene R.P. Comparison of microbial dynamics in marine and freshwater sediments — contrasts in anaerobic carbon catabolism // Limnol. Oceanogr. 1988. V. 33. P. 725–749.
  13. Gorbunov M.Yu., Umanskaya M.V. Karst lakes of Mari Chodra National Park: stratification and vertical distribution of phototrophic plankton 4th Conference on actual problems of specially protected natural areas // IOP Conf. Ser.: Earth Environ. Sci. 2020. V. 607. Art. 012019.
  14. https://doi.org/10.1088/1755-1315/607/1/012019
  15. Gorlenko V.M., Dubinina G.A., Kuznetsov S.I. The ecology of aquatic microorganisms. Stuttgart: E. Schweizerbartsche Verlagsbuchhandlung, 1983. 252 p.
  16. Dong X., Greening C., Rattray J.E., Chakraborty A., Chuvochina M., Mayumi D., Dolfing J., Li C., Brooks J.M., Bernard B.B., Groves R.A., Lewis I.A., Hubert C.R.J. Metabolic potential of uncultured bacteria and archaea associated with petroleum seepage in deep-sea sediments // Nat. Commun. 2019. V. 10. Art. 1816.
  17. https://doi.org/10.1038/s41467-019-09747-0
  18. Han X., Schubert C.J., Fiskal A., Dubois N., Lever M.A. Eutrophication as a driver of microbial community structure in lake sediments // Environ. Microbiol. 2020. V. 22. P. 3446–3462.
  19. Hu W., Pan J., Wang B., Guo J., Li M., Xu M. Metagenomic insights into the metabolism and evolution of a new Thermoplasmata order (Candidatus Gimiplasmatales) // Environ. Microbiol. 2021. V. 23. P. 3695‒3709.
  20. Kadnikov V.V., Savvichev A.S., Mardanov A.V., Beletsky A.V., Merkel A.Y., Ravin N.V., Pimenov N.V. Microbial communities involved in the methane cycle in the near-bottom water layer and sediments of the meromictic subarctic Lake Svetloe // Antonie van Leeuwenhoek. 2019. V. 112. P. 1801–1814. https://doi.org/10.1007/s10482-019-01308-1
  21. Kadnikov V.V., Mardanov A.V., Beletsky A.V., Banks D., Pimenov N.V., Frank Y.A., Karnachuk O.V., Ravin N.V. A metagenomic window into the 2-km-deep terrestrial subsurface aquifer revealed multiple pathways of organic matter decomposition // FEMS Microbiol. Ecol. 2018. V. 94. Art. fiy152.
  22. Kuznezow S.I., Gorlenko V.M. Limnologische und Mikrobiologische Eigenschaften von Karstseen der A.S.R. Mari // Arch. Hydrobiol. 1973. V. 71. P. 475‒486.
  23. Parks D.H., Imelfort M., Skennerton C.T., Hugenholtz P., Tyson G.W. CheckM: assessing the quality of microbial genomes recovered from isolates, single cells, and metagenomes // Genome Res. 2015. V. 25. P. 1043–1055.
  24. Parks D.H., Chuvochina M., Waite D.W., Rinke C., Skarshewski A., Chaumeil P.A., Hugenholtz P. A standardized bacterial taxonomy based on genome phylogeny substantially revises the tree of life // Nat. Biotechnol. 2018. V. 36. P. 996–1004.
  25. Pimenov N.V., Bonch-Osmolovskaya E.A. 2 in situ activity studies in thermal environments // Method. Microbiol. 2006. V. 35. P. 29–53.
  26. Rinke C., Rubino F., Messer L.F., Youssef N., Parks D.H., Chuvochina M., Brown M., Jeffries T., Tyson G.W., Seymour J.R., Hugenholtz P. A phylogenomic and ecological analysis of the globally abundant Marine Group II archaea (Ca. Poseidoniales ord. nov.) // ISME J. 2019. V. 13. P. 663–675.
  27. https://doi.org/10.1038/s41396-018-0282-y
  28. Savvichev A., Rusanov I., Dvornikov Y., Kadnikov V., Kallistova A., Veslopolova E., Chetverova A., Leibman M., Sigalevich P., Pimenov N., Ravin N., Khomutov A. The water column of the Yamal tundra lakes as a microbial filter preventing methane emission // Biogeosci. 2021. V. 18. P. 2791–2807.
  29. https://doi.org/10.5194/bg-18-2791
  30. Zheng P.F., Wei Z., Zhou Y., Li Q., Qi Z., Diao X., Wang Y. Genomic evidence for the recycling of complex organic carbon by novel Thermoplasmatota clades in deep-sea sediments // Msystems. 2022. V. 7. Art. e00077–22.
  31. Zhou Z., Liu Y., Lloyd K.G., Pan J., Yang Y., Gu J.-D., Li M. Genomic and transcriptomic insights into the ecology and metabolism of benthic archaeal cosmopolitan, Thermoprofundales (MBG-D archaea) // ISME J. 2019. V. 13. P. 885–901.
  32. https://doi.org/10.1038/s41396-018-0321-8

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML
Download
2. Fig. 1. The composition of the microbial community in the sediments of Lake Cherny Kichier based on the results of high-throughput sequencing of fragments of the 16S rRNA gene.

Download (218KB)
Indexing metadata
3. Fig. 2. A phylogenetic tree constructed using a comparison of 53 conserved proteins derived from MAG Thermoplasmatota.

Download (321KB)
Indexing metadata

Copyright (c) 2024 Russian Academy of Sciences

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».