Оптические фотолюминесцентные свойства семян растений при заражении микопатогенами
Аннотация
Введение. Использование оптического мониторинга качества зерна позволит значительно снизить потери урожая зерновых, вызванные заражением микопатогенами.
Цель исследования. Изучение зависимости спектральных характеристик, параметров возбуждения и люминесценции семян зерновых при заражении микопатогенами с целью определения информативных спектральных диапазонов и последующей разработки методики контроля зараженности.
Материалы и методы. Для исследования были использованы инокулированные семена пшеницы и ячменя ряда Fusarium graminearum и Alternaria alternata. Спектры возбуждения и регистрации люминесценции измерялись с помощью дифракционного спектрофлуориметра СМ 2203 в диапазоне 230–600 нм. Интегральные и статистические параметры спектров вычислялись в программе Microcal Origin.
Результаты исследования. Удалось выяснить, что при заражении микопатогенами уменьшается спектральная поглощательная способность семян. Для пшеницы интегральные параметры поглощения существенно снижаются при заражении альтернарией. В случае с ячменем, наоборот, большее снижение происходит при заражении фузариозом. В области 230–310 нм у зараженных семян появляются новые максимумы возбуждения. При возбуждении излучением с длиной волны λ = 284 нм спектральные и интегральные характеристики и параметры зараженных семян превышают аналогичные для незараженных. При возбуждении излучением 424 нм и 485 нм количество здоровых семян пшеницы и ячменя превышает количество зараженных.
Обсуждение и заключение. Изменения в спектрах возбуждения и фотолюминесценции могут быть объяснены замещением полисахаридов и белков при поглощении и модификации микокультур. Для объективного контроля заражения семян микопатогенами целесообразно использовать диапазон фотолюминесценции 290–310 нм при возбуждении излучением около 284 нм. Для различения заражения фузариозом и альтернариозом следует использовать контроль фотолюминесценции в диапазоне 380–410 нм.
Литература
Lobachevskiy Ya.P., Dorokhov A.S. Digital Technologies and Robotic Devices in the Agriculture. Agricultural Machinery and Technologies. 2021;15(4):6–10. (In Russ., abstract in Eng.) https://doi.org/10.22314/2073-7599-2021-15-4-6-10
Zudyte B., Luksiene Z. Visible Light-Activated ZnO Nanoparticles for Microbial Control of Wheat Crop. Journal of Photochemistry and Photobiology B: Biology. 2021;219:112206. https://doi.org/10.1016/j.jphotobiol.2021.112206
Hogg A.C., Johnston R.H., Dyer A.T. Applying Real-Time Quantitative PCR to Fusarium Crown Rot of Wheat. Plant Disease. 2007;91(8):1021–1028. https://doi.org/10.1094/PDIS-91-8-1021
Brown N.A., Evans J., Mead A., Hammond-Kosack K.E. A Spatial Temporal Analysis of the Fusarium Graminearum Transcriptome during Symptomless and Symptomatic Wheat Infection. Molecular Plant Pathology. 2017;18(9):1295–1312. https://doi.org/10.1111/mpp.12564
Bollina V., Kumaraswamy G.K., Kushalappa A.C., Choo T.M., Dion Y., Rioux S., et al. Mass Spectrometry-Based Metabolomics Application to Identify Quantitative Resistance-Related Metabolites in Barley Against Fusarium Head Blight. Molecular Plant Pathology. 2010;11(6):769–782. https://doi.org/10.1111/j.1364-3703.2010.00643.x
Knight N.L., Sutherland M.W. Histopathological Assessment of Wheat Seedling Tissues Infected by Fusarium Pseudograminearum. Plant Pathology. 2013;62(3):679–687. https://doi.org/10.1111/j.1365-3059.2012.02663.x
Wójtowicz A., Piekarczyk J., Czernecki B., Ratajkiewicz H. A Random Forest Model for the Classification of Wheat and Rye Leaf Rust Symptoms Based on Pure Spectra at Leaf Scale. Journal of Photochemistry and Photobiology B: Biology. 2021;223:112278. https://doi.org/10.1016/j.jphotobiol.2021.112278
Cuba N.I., Torres R., San Román E. Lagorio M.G. Influence of Surface Structure, Pigmentation and Particulate Matter on Plant Reflectance and Fluorescence. Photochemistry and Photobiology. 2021;97(1):110–121. https://doi.org/10.1111/php.13273
Huang W.J., Lu J.J., Ye H.C., Kong W.P., Mortimer A.H., Shi Y. Quantitative Identification of Crop Disease and Nitrogen-Water Stress in Winter Wheat Using Continuous Wavelet Analysis. International Journal of Agricultural and Biological Engineering. 2018;11(2):145–152. https://doi.org/10.25165/j.ijabe.20181102.3467
Williams P.J., Geladi P., Britz T.J., Manley M. Investigation of Fungal Development in Maize Kernels Using Nir Hyperspectral Imaging and Multivariate Data Analysis. Journal of Cereal Science. 2012;55(3):272–278. https://doi.org/10.1016/j.jcs.2011.12.003
Yao H., Hruska Z., Kincaid R., Brown R.L., Bhatnagar D., Cleveland T.E. Detecting Maize Inoculated With Toxigenic and Atoxigenic Fungal Strains with Fluorescence Hyperspectral Imagery. Biosystems Engineering. 2013;115(2):125–135. https://doi.org/10.1016/j.biosystemseng.2013.03.006
Lu Y., Saeys W., Kim M., Peng Y., Lu R. Hyperspectral Imaging Technology for Quality and Safety Evaluation of Horticultural Products: a Review and Celebration of the Past 20-Year Progress. Postharvest Biology and Technology. 2020;170:111318. https://doi.org/10.1016/j.postharvbio.2020.111318
Shurygin B., Chivkunova O., Solovchenko O., Solovchenko A., Dorokhov A., Smirnov I., et al. Comparison of the Non-Invasive Monitoring of Fresh-Cut Lettuce Condition with Imaging Reflectance Hyperspectrometer and Imaging PAM-Fluorimeter. Photonics. 2021;8(10):425. https://doi.org/10.3390/photonics8100425
Sun Z., Hu D., Wang Z., Xie L., Ying Y. Spatial-Frequency Domain Imaging: An Emerging Depth-Varying and Wide-Field Technique for Optical Property Measurement of Biological Tissues. Photonics. 2021;8(8):162. https://doi.org/10.3390/photonics8050162
Platonova G., Štys D., Souček P., Lonhus K., Valenta J., Rychtáriková R. Spectroscopic Approach to Correction and Visualisation of Bright-Field Light Transmission Microscopy Biological Data. Photonics. 2021;8(5):333. https://doi.org/10.3390/photonics8080333
Toro P.M., Jara D.H., Klahn A.H., Villaman D., Fuentealba M., Vega A., et al. Spectroscopic Study of the E/Z Photoisomerization of a New Cyrhetrenyl Acylhydrazone: A Potential Photoswitch and Photosensitizer. Photochemistry and Photobiology. 2021;97(1):61–70. https://doi.org/10.1111/php.13309
Camuri I.J., da Costa A.B., Ito A.S., Pazin W.M. pH and Charge Effects Behind the Interaction of Artepillin C, the Major Component of Green Propolis, with Amphiphilic Aggregates: Optical Absorption and Fluorescence Spectroscopy Studies. Photochemistry and Photobiology. 2019;95(6):1345–1351. https://doi.org/10.1111/php.13128
Rumfeldt J.A., Takala H., Liukkonen A., Ihalainen J.A. UV-Vis Spectroscopy Reveals a Correlation Between Y263 and BV Protonation States in Bacteriophytochromes. Photochemistry and Photobiology. 2019;95:969–979. https://doi.org/10.1111/php.13095
Gsponer N.S., Rodríguez M.C., Palacios R.E., Chesta C.A. On the Simultaneous Identification and Quantification of Microalgae Populations Based on Fluorometric Techniques. Photochemistry and Photobiology. 2018;94:875–880. https://doi.org/10.1111/php.12936
Kowalski A., Agati G., Grzegorzewska M., Kosson R., Kusznierewicz B., Chmiel T., et al. Valorization of Waste Cabbage Leaves by Postharvest Photochemical Treatments Monitored with a Non-destructive Fluorescence-based Sensor. Journal of Photochemistry and Photobiology B: Biology. 2021;222:112263. https://doi.org/10.1016/j.jphotobiol.2021.112263
Cherney J.H., Digman M.F., Cherney D.J. Handheld NIRS for Forage Evaluation. Computers and Electronics in Agriculture. 2021;190:106469. https://doi.org/10.1016/j.compag.2021.106469
Acosta J., Castillo M.S., Hodge G.R. Comparison of Benchtop and Handheld Near-Infrared Spectroscopy Devices to Determine Forage Nutritive Value. Crop Science. 2020;60(6):3410–3422. https://doi.org/10.1002/csc2.20264
Berzaghi P., Cherney J.H., Casler M.D. Prediction Performance of Portable Near Infrared Reflectance Instruments Using Preprocessed Dried, Ground Forage Samples. Computers and Electronics in Agriculture. 2021;182:106013. https://doi.org/10.1016/j.compag.2021.106013
Dorokhov A., Moskovskiy M., Belyakov M., Lavrov A., Khamuev V. Detection of Fusarium Infected Seeds of Cereal Plants by the Fluorescence Method. PLOS ONE. 2022;17(7). https://doi.org/10.1371/journal.pone.0267912
Belyakov M., Sokolova E., Listratenkova V., Ruzanova N., Kashko L. Photoluminescent Control Ripeness of the Seeds of Plants. E3S Web of Conferences. 2021;273:01003. https://doi.org/10.1051/e3sconf/202127301003
