Нейросетевой когнитивный анализ аккумуляции тяжелых металлов растениями бархатцы

Обложка

Цитировать

Полный текст

Открытый доступ Открытый доступ
Доступ закрыт Доступ предоставлен
Доступ закрыт Только для подписчиков

Аннотация

Представлены результаты исследований по оценке влияния гуминовых кислот, взятых в концентрации 250 ppm, на процесс индуцированной фитоэкстракции тяжелых металлов из почв, отобранных вблизи Норильска. Фитоэкстракцию осуществляли разными видами растений из рода бархатцы: отклоненные (Tagetes patula) и прямостоячие (Tagetes erecta). Исследования проводились в тепличных условиях при контролируемом спектральном освещении (светокультуре). Длительность опыта составила 21 сутки. Временной интервал вегетации был выбран исходя из условий короткого летнего периода, свойственного для данного региона, где более рационально вести учет системного выноса токсикантов из загрязненных почв путем нескольких циклов их посева/среза за сезон уже на ювенильной фазе онтогенеза. Для элементного анализа использовался метод атомно-эмиссионной спектрометрии с индуктивно-связанной плазмой. Для оценки уровня эффективности аккумуляции металлов авторами была разработана и использовалась оригинальная вычислительная нейронная сеть CompNN, позволяющая проводить расчет индекса когнитивной значимости (CSI) по эмпирическим данным накопления токсикантов, как в побегах, так и корнях растений. Результаты исследования показали, что внесение в почву органической добавки в виде гуминовых кислот привело к ингибированию роста надземной части T. patula. Что касается T. erecta, то скорость накопления зеленой биомассы растений не менялась при внесении гуминовых кислот. Снижение биомассы побегов растений T. patula объясняется увеличением аккумуляции в них металлов в среднем по вариантам на 91.6%. Содержание металлов в побегах T. erecta под воздействием гуминовых кислот, наоборот, снижалось, в среднем на 17.3%. Похожий результат наблюдался и в отношении корневой зоны: тенденция изменения в закреплении металлов для обоих видов растений здесь составила 40.8% и 10.8% соответственно. Вычисление индексов CSI также показало, что при добавлении гуминовых кислот у T. patula интенсивность аккумуляции металлов из почвы в своей биомассе во всех вариантах увеличивается, а у T. erecta, напротив, снижается. Проведенный кластерный анализ продемонстрировал закрепление металлов в основной буферной зоне растений, а также позволил выделить никель в отдельный гомогенный ряд. В отношении распределения данного элемента в побегах по вариантам опыт показал, что он продемонстрировал здесь близость схождения с медью. Коэффициенты корреляции их накопления с индексом CSI в побегах обоих растений составили r = 0.82; 0.87 для Cu и r = 0.87; 0.83 для Ni. Близость данных значений указывает на приоритетный характер аккумуляции этих металлов в растительной биомассе бархатцев, а также характеризирует проявление определенных взаимодействий между ними в загрязненной почве по типу антагонизма или синергизма.

Об авторах

Я. В. Пухальский

Ленинградский государственный университет им. А. С. Пушкина; Всероссийский научно-исследовательский институт пищевых добавок – филиал федерального научного центра пищевых систем им. В. М. Горбатова

Автор, ответственный за переписку.
Email: dannaukiozemle@yandex.ru
Россия, Санкт-Петербург, г. Пушкин; Санкт-Петербург

Н. И. Воробьев

Всероссийский научно-исследовательский институт сельскохозяйственной микробиологии

Email: dannaukiozemle@yandex.ru
Россия, Санкт-Петербург, г. Пушкин

С. И. Лоскутов

Ленинградский государственный университет им. А. С. Пушкина; Всероссийский научно-исследовательский институт пищевых добавок – филиал федерального научного центра пищевых систем им. В. М. Горбатова

Email: dannaukiozemle@yandex.ru
Россия, Санкт-Петербург, г. Пушкин; Санкт-Петербург

М. А. Чукаева

Санкт-Петербургский Горный Университет

Email: dannaukiozemle@yandex.ru
Россия, Санкт-Петербург

В. Р. Сидорова

Санкт-Петербургский Горный Университет

Email: dannaukiozemle@yandex.ru
Россия, Санкт-Петербург

В. А. Матвеева

Санкт-Петербургский Горный Университет

Email: dannaukiozemle@yandex.ru
Россия, Санкт-Петербург

Список литературы

  1. Гальченко С.В., Мажайский Ю.А., Гусева Т.М., Чердакова А.С. Фиторемедиация городских почв, загрязненных тяжелыми металлами, декоративными цветочными культурами // Вестник Рязанского государственного университета им. С.А. Есенина. 2015. № 4 (49). С. 144–153.
  2. Мажайский Ю.А., Гальченко С.В., Гусева Т.М., Чердакова А.С. Накопление тяжелых металлов декоративными цветочными культурами // Успехи современной науки и образования. 2016. № 9. С. 203–205.
  3. Liu J., Xin X., Zhou Q. Phytoremediation of contaminated soils using ornamental plants // Environmental Reviews. 2018. V. 26. No. 1. P. 43–54.
  4. Vasilyeva M., Kovshov S., Zambrano J., Zhemchuzhnikov M. Effect of magnetic fields and fertilizers on grass and onion growth on technogenic soils // Journal of Water and Land Development. 2021. V. 49. P. 55–62.
  5. Pandey J., Verma R.K., Singh S. Suitability of aromatic plants for phytoremediation of heavy metal contaminated areas: a review // Int. Phytoremediation. 2019. P. 1–14.
  6. Ghosh M., Singh S.P. A review on phytoremediation of heavy metals and utilization of its byproducts // Applied Ecology and Environmental Research. 2005. V. 3 (1). P. 1–18.
  7. Sarapulova G.I. Geochemical approach in assessing the technogenic impact on soils // Journal of Mining Institute. 2020. V. 243. P. 388–395.
  8. Ягдарова О.А. Особенности накопления свинца однолетними декоративными растениями в процессе онтогенеза в условиях города Йошкар-Олы // Современные проблемы науки и образования. 2013. № 2. С. 419.
  9. Пансю М., Готеру Ж. Анализ почвы. Справочник. Минералогические, органические и неорганические методы анализа. СПб.: Профессия, 2014. 800 с.
  10. Najarian A., Souri M.K., Nabigol A. Influence of humic substance on vegetative growth, flowering and leaf mineral elements of Pelargonium x hortorum // J. Plant Nutr. 2022. V. 45 No. 1. P. 107–112.
  11. Babar A., Jawad A., Sayyed W.A.B., Muhammad I., Waqas K., Muhammad B.A.S. Effect Nitrogen and Humic Acid Levels on Plant Height and Number of Florets per Spike of Gladiolus Cultivars // Int J Environ Sci Nat Res. 2017. V. 7. No. 1. 555701.
  12. Mohammadipour E., Golchin A., Mohammadi J., Negahdar N., Zarchini M. Effect of humic acid on yield and quality of marigold (Calendula officinalis L.) // Annals of Biological Research. 2012. V. 3. No. 11. P. 5095–5098.
  13. Ahmad S., Khan J., Jamal A. Response of pot marigold to different applied levels of humic acid // Journal of Horticulture and Plant Research. 2019. V. 5. P. 57–60.
  14. Chen L., Liu J.R., Hu W.F., Gao J., Yang J.Y. Vanadium in soil-plant system: Source, fate, toxicity, and bioremediation // J Hazard Mater. 2021. V. 405. P. 124–200.
  15. Burger A., Lichtscheidl I. Strontium in the environment: Review about reactions of plants towards stable and radioactive strontium isotopes // Sci Total Environ. 2019. V. 653. P. 1458–1512.
  16. Balafrej H., Bogusz D., Triqui Z.A., Guedira A., Bendaou N., Smouni A., Fahr M. Zinc Hyperaccumulation in Plants: A Review // Plants. 2020. 9(5). P. 562–584.
  17. Иванищев В.В. Цинк в природе и его значение для растений // Известия Тульского государственного университета. Науки о земле. 2022. № 2. С. 35–49.
  18. Иванищев В.В. Никель в окружающей среде и его влияние на растения // Известия Тульского государственного университета. Науки о земле. 2021. № (2). C. 38–53.
  19. Theriault G., Nkongolo K. Nickel and Copper Toxicity and Plant Response Mechanisms in White Birch (Betula papyrifera) // Bulletin of Environmental Contamination and Toxicology. 2016. V. 97. No. 2. P. 171–176.
  20. Пономарева Т.В., Трефилова О.В., Богородская А.В., Шапченкова О.А. Эколого-функциональная оценка состояния почв в зоне аэротехногенного воздействия Норильского промышленного комплекса // Сибирский экологический журнал. 2014. Т. 21. № 6. С. 987–996.

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML

© Российская академия наук, 2024

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».