Характеристика устьичного аппарата вигны (Vigna unguiculata) при интродукции на юге Западной Сибири

Обложка

Цитировать

Полный текст

Аннотация

Актуальность и цели. Устьичный аппарат видов теплолюбивых растений семейства бобовых отражает экологические особенности его функционирования в (суб)тропических условиях исходного ареала. Для оценки морфометрических параметров листьев определяли плотность расположения и размер устьиц на адаксиальной и абаксиальной стороне листьев и исследовали их связь с холодостойкостью в фазе зрелого мужского гаметофита in vitro. Материалы и методы. В работе использовали 14 образцов вигны (Vigna unguiculata). Для исследования устьичного аппарата использовали сканирующий электронный микроскоп Hitachi TM4000 plus. Жизнеспособность пыльцы in vitro оценивали на 20 % растворе ПЭГ 6000 в режиме 25 °С / 3 ч (контроль) и в режиме 6 °С / 24 ч (оценка холодостойкости). Для оценки сходства образцов по параметрам устьичного аппарата использовали кластерный анализ. Для измерения тесноты связи морфометрических параметров листьев с жизнеспособностью пыльцы in vitro использовали корреляционный анализ. Результаты. Морфологические параметры устьиц различных образцов вигны существенно различались. Плотность устьиц, размер их длинной и короткой оси на адаксиальной и абаксиальной стороне листьев составили 74–230 шт./мм2, 231–439 шт./мм2, 14,7–20,8 μm, 14,3–20,1 μm, 4,0–6,3 μm и 4,3–8,4 μm соответственно. Корреляционный анализ показал, что плотность устьиц на адаксиальной стороне листа достоверно коррелировала с показателем прорастания (жизнеспособностью) пыльцы при 25 °С (r = 0,524), а длина короткой оси устьиц на адаксиальной стороне листа достоверно коррелировала с холодостойкостью (r = −0,513). Выводы. Проведенная кластеризация разделила образцы вигны на три группы. Zinder, Кудесница и Блэк Сид отнесены к группе с самой высокой плотностью устьиц; Графиня, Лилиана, Ниагара, к-802, Нежная, а также фасоль обыкновенная и адзуки (форма RU-1-NOVB-vegYF-0061) ‒ к категории со средней плотностью устьиц; остальные сорта вошли в группу с самой низкой плотностью устьиц.

Об авторах

Цзяпин Сунь

Новосибирский государственный университет

Автор, ответственный за переписку.
Email: t.sunl@g.nsu.ru

аспирант

(Россия, г. Новосибирск, ул. Пирогова, 1)

Юрий Валентинович Фотев

Центральный Сибирский ботанический сад СО РАН;Новосибирский государственный аграрный университет

Email: fotev_2009@mail.ru

кандидат сельскохозяйственных наук, старший научный сотрудник, доцент кафедры растениеводства и кормопроизводства,

(Россия, г. Новосибирск, ул. Золотодолинская, 101);(Россия, г. Новосибирск, ул. Добролюбова, 160)

Список литературы

  1. Hsu P. K. Signaling mechanisms in abscisic acid‐mediated stomatal closure // The Plant Journal. 2021. Vol. 105, № 2. P. 307–321. doi: 10.1111/tpj.15067
  2. Beghin T. Shape and texture based plant leaf classification // Advanced Concepts for Intelligent Vision Systems: 12th International Conference. Sydney, Australia : Springer, 2010. Р. 345–353.
  3. Payamnoor V., Sattarian A. Stomatal variations and their position relative to leaf epidermal cells in ten Maple species // Folia Oecologica. 2024. Vol. 51, № 1. P. 83–92. doi: 10.2478/foecol-2024-0009
  4. Hong T. Characteristics and correlations of leaf stomata in different Aleuritesmontana provenances // PloS one. 2018. Vol. 13, № 12. P. e0208899. doi: 10.1371/journal. pone.0208899
  5. Ro H.-M. Photosynthetic characteristics and growth responses of dwarf apple (Malus domesticaBorkh. cv. Fuji) saplings after 3 years of exposure to elevated atmospheric carbon dioxide concentration and temperature // Trees. 2001. Vol. 15. P. 195–203. doi: 10.1007/s004680100099
  6. Beerling D. J., Chaloner W. G. The impact of atmospheric CO2 and temperature changes on stomatal density: observation from Quercusrobur lammas leaves // Annals of Botany. 1993. Vol. 71, № 3. P. 231–235. doi: 10.1006/anbo.1993.1029
  7. Ohsumi A. Genotypic variation of stomatal conductance in relation to stomatal density and length in rice (Oryza sativa L.) // Plant Production Science. 2007. Vol. 10, № 3. P. 322–328. doi: 10.1626/pps.10.322
  8. Xiuling W. Study on stomatal characteristics and leaf temperature difference of different maize genotypes // Acta Agriculturae Boreali-Sinica. 2004. Vol. 19, № 1. P. 71–74. doi: 10.3321/j.issn:1000-7091.2004.01.020
  9. Weijie Y. Responses of stomatal characteristics of Sophora japonica leaves to drought and low temperature stress // Guizhou Agricultural Sciences. 2015. Vol. 43, № 9. P. 23–29. doi: CNKI:SUN:GATE.0.2015-09-006
  10. Smýkal P. Legume crops phylogeny and genetic diversity for science and breeding // Critical Reviews in Plant Sciences. 2015. Vol. 34, № 1-3. P. 43–104. doi: 10.1080/ 07352689.2014.897904
  11. Dzyubenko N. Clusterbeans Cyamopsis tetragonolоba (L.) Taub.-properties, use, plant genetic resources and expected introduction in Russia // Agricultural Biology. 2017. Vol. 52, № 6. P. 1116–1128. doi: 10.15389/agrobiology.2017.6.1116eng
  12. Barros J. R. A. Optimal temperature for germination and seedling development in cowpea seeds // Revista Colombiana de Ciencias Hortícolas. 2020. Vol. 14, № 2. P. 231–239. doi: 10.17584/rcch.2020v14i2.10339
  13. Wang X. Studies on Stomatal Characters and Leaf Temperature Gap of Different Maize Genotypes // Chemical and Biological Technologies in Agriculture. 2004. Vol. 19, № 1. P. 71–74. doi: 10.3321/j.issn:1000-7091.2004.01.020
  14. Liu W. Variation in leaf traits at different altitudes reflects the adaptive strategy of plants to environmental changes // Ecology and Evolution. 2020. Vol. 10, № 15. P. 8166–8175. doi: 10.1002/ece3.6519
  15. Hetherington A. M., Woodward F. I. The role of stomata in sensing and driving environmental change // Nature. 2003. Vol. 424, № 6951. P. 901–908. doi: 10.1038/ nature01843
  16. Liu C. Variation of stomatal traits from cold temperate to tropical forests and association with water use efficiency // Functional Ecology. 2018. Vol. 32, № 1. P. 20–28. doi: 10.1111/1365-2435.12973
  17. Корягина Н. В., Корягин Ю. В. Ботаника. М. : НИЦИНФРА-М, 2018. 351 c.
  18. Zhu J. Rapid estimation of stomatal density and stomatal area of plant leaves based on object-oriented classification and its ecological trade-off strategy analysis // Forests. 2018. Vol. 9, № 10. P. 616. doi: 0.3390/f9100616
  19. Chen S.-q. Pollen Grain Germination and Pollen Tube Growth in Pistil of Rice // Rice Science. 2008. Vol. 15, № 2. P. 125–130. doi: 10.1016/s1672-6308(08)60030-x
  20. Фотев Ю. В. Оценка холодостойкости коллекционных образцов момордики (Momordica charantia L.) по прорастанию пыльцы при низкой температуре in vitro // Труды по прикладной ботанике, генетике и селекции. 2022. № 183. С. 39–47. doi: 10.30901/2227-8834-2022-3-39-47

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML
Скачать


Creative Commons License
Эта статья доступна по лицензии Creative Commons Attribution 4.0 International License.

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».