Прикладная биохимия и микробиология. T. 59, Номер 3, 2023

  1. На главную
  2. Электронные версии
  3. Прикладная биохимия и микробиология
  4. T. 59, № 3, 2023

Прикладная биохимия и микробиология, 2023, T. 59, № 3, стр. 260-274

Взаимосвязь состава корневых экссудатов и эффективности взаимодействия растений пшеницы с микроорганизмами

А. И. Шапошников 1, А. А. Белимов 1, *, Т. С. Азарова 1, О. К. Струнникова 1, Н. А. Вишневская 1, Н. И. Воробьев 1, О. С. Юзихин 1, Л. А. Беспалова 2, И. А. Тихонович 1

1 Всероссийский научно-исследовательский институт сельскохозяйственной микробиологии
196608 Санкт-Петербург, Россия

2 Национальный центр зерна им. П.П. Лукьяненко, Центральная Усадьба КНИИСХ
350012 Краснодарский край, Краснодар, Россия

* E-mail: belimov@rambler.ru

Поступила в редакцию 15.12.2022
После доработки 09.01.2023
Принята к публикации 10.01.2023

Полный текст (PDF)

Аннотация

Корни растений выделяют в ризосферу различные органические вещества, которые являются источником питания для микроорганизмов и во многом определяют характер растительно-микробных взаимодействий. У десяти современных сортов пшеницы был определен состав основных фракций корневых экссудатов: аминокислоты, органические кислоты и сахара. Выявлены достоверные качественные и количественные различия между сортами по отдельным компонентам экссудатов, которые обуславливали особенности кластеризации сортов по данному признаку. Обнаружены взаимосвязи между экссудацией и эффективностью взаимодействия растений с ростостимулирующей ризобактерией Pseudomonas fluorescens SPB2137 и фитопатогенным грибом Fusarium culmorum 30 в лабораторных системах, а также с устойчивостью сортов к заболеваниям в полевых условиях. Численность P. fluorescens SPB2137 в корневой зоне положительно коррелировала с количеством многих, выделяемых корнями аминокислот, а также мальтозы. Стимулирующий эффект ризобактерий на рост корней положительно коррелировал с количеством выделяемой глюкозы и мелибиозы. Взаимосвязи между характером корневой экссудации и колонизацией корней или поражаемостью сортов F. culmorum 30 не обнаружено. Проведён анализ корреляций между заболеваемостью сортов пшеницы в полевых условиях и интенсивностью экссудации определённых веществ, а также с индексом биокомпозиции экссудации аминокислот. Обсуждается роль компонентов корневых экссудатов в формировании эффективных растительно-микробных систем.

Ключевые слова: Fusarium, корневые экссудаты, микробно-растительные взаимодействия, Pseudomonas, пшеница, ризосфера, симбиоз, Triticum, экзометаболиты

Пшеница является самой распространенной злаковой культурой в мире [1, 2]. В результате зеленой революции 1940–1970 гг. были созданы высокоурожайные сорта, способствующие решению проблемы нехватки продовольственных ресурсов [3, 4]. В России в настоящее время созданы и возделываются сотни сортов пшеницы, включая интенсивные техногенные сорта с высоким потенциалом продуктивности [5]. Высокая вариабельность почвенно-климатических условий Российских регионов выращивания пшеницы обуславливает необходимость селекции сортов с широким спектром биологического разнообразия и адаптационным потенциалом [5].

На протяжении десятилетий технологии возделывания пшеницы были ориентированы на интенсивное применение химических удобрений, пестицидов и средств защиты растений, что создало угрозу для экологического состояния почв и окружающей среды [6]. Современная стратегия устойчивого земледелия направлена на создание биологических средств повышения урожайности и здоровья растений, в том числе основанных на биопрепаратах ростостимулирующих ризобактерий [7–10]. Ризобактерии способны повышать доступность элементов минерального питания, фиксировать атмосферный азот, подавлять развитие фитопатогенов, продуцировать фитогормоны и повышать устойчивость растений к абиотическим стрессам [11–14]. Однако в естественных условиях использование биологических препаратов не всегда дает ожидаемый эффект. Для получения стабильного результата необходимо знать механизмы взаимоотношений между интродуцируемыми ризобактериями и растениями в зависимости от генотипов партнеров и условий окружающей среды [10, 15, 16]. Показано, что колонизация корней ростостимулирующими ризобактериями является одним из ключевых факторов их эффективности [17, 18], а интенсивность колонизации и метаболическая активность ризобактерий зависят от состава экзометаболитов, выделяемых корнями растений в ризосферу [19–23].

Корневые экзометаболиты (экссудаты) содержат аминокислоты, сахара, органические кислоты и другие метаболиты и являются основным легкодоступным источником органического вещества в ризосфере, необходимого для развития микроорганизмов [24, 25]. Корневые экссудаты действуют как хемоатрактанты, привлекающие к корням почвенные бактерии и грибы [18, 25–28], в том числе фитопатогенные [29]. Корневая экссудация является определяющим фактором в формировании структуры микробных сообществ ризосферы различных видов растений [24, 30–35], в том числе пшеницы [36, 37]. Выделяемые корнями пшеницы аминокислоты легко усваивались почвенными микроорганизмами и способствовали колонизации ризосферы [38]. Экссудация органических кислот корнями пшеницы привлекала в ризосферу ростостимулирующие бактерии [39]. Вторичные экзометаболиты корней бензоксазиноиды, обладающие защитными функциями, модифицировали грибное и бактериальное сообщество в ризосфере пшеницы [40]. С другой стороны, микроорганизмы влияют на интенсивность экссудации корнями органических соединений [23, 24, 41]. Так, для пшеницы описано повышение экссудации аминокислот [42] и органических кислот [43] под действием ризобактерий. Интродукция консорциума ризобактерий в ризосферу стимулировала экссудацию у трех современных сортов пшеницы, которые различались по интенсивности выделения аминокислот, органических кислот и сахаров [44]. Такая реакция растений может способствовать размножению полезных микроорганизмов и вытеснению фитопатогенов из корневой зоны.

Таким образом, накопленная информация свидетельствует о важной роли корневой экссудации в формировании микробных сообществ в ризосфере [45–47]. Однако обусловленные корневыми экссудатами механизмы функционирования и реализации ростостимулирующих функций полезных микроорганизмов, а также роль экссудатов в устойчивости растений к фитопатогенам, остаются мало изученными.

Цель работы − оценка взаимосвязей между особенностями корневой экссудации пшеницы разных сортов и эффективностью взаимодействия растений с микроорганизмами, а также идентифицировать компоненты корневых экссудатов, которые играют важную роль в формировании эффективных и устойчивых растительно-микробных систем. Для этого в работе были использованы десять современных сортов пшеницы и контрастные по воздействию на растения микроорганизмы, а именно ростстимулирующая ризобактерия и фитопатогенный гриб.

МЕТОДИКА

Объекты исследования. Растительный материал представлен следующими современными высокопродуктивными сортами мягкой (Triticum aestivum L.) и твердой (Triticum durum Desf.) пшеницы селекции Национального центра зерна им. П.П. Лукьяненко: Безостая-1, Веда, ГРОМ, Курьер, Ласка, Лебедь, Лига-1, Лилек, Таня и Фортуна. Краткая характеристика сортов представлена в табл. 1. В работе использованы штамм ростостимулирующих бактерий Pseudomonas fluorescens SPB2137, обладающий антифунгальной активностью, продуцирующий ауксины и активно колонизирующий корни пшеницы [48] и штамм фитопатогенного гриба Fusarium culmorum (W.G. Smith) Sacc. № 30, вызывающий корневые гнили и фузариоз колоса зерновых культур [49]. Микроорганизмы получены из Сетевой биоресурсной коллекции в области генетических технологий для сельского хозяйства (ВКСМ) (Всероссийский научно-исследовательский институт сельскохозяйственной микробиологии, ВНИИСХМ, Санкт-Петербург, Россия).

Таблица 1.

Характеристика использованных в работе сортов пшеницы

Характеристика Сорт
Безостая-1 Веда ГРОМ Курьер Ласка Лебедь Лига 1 Лилек Таня Фортуна
Вид T.a. T.a. T.a. T.a. T.d. T.a. T.a. T.d. T.a. T.a.
Год допуска к использованию 1959 2005 2010 2012 2011 2009 2009 2009 2005 2006
Тип развития ОЗ ОЗ ОЗ ЯР ОЗ ОЗ ОЗ ЯР ОЗ ОЗ
Группа качества СИ СИ ЦЕ ЦЕ 1 ЦЕ СИ 1 ФИ ФИ
Группа спелости СР СР СР СР СР СР СР РА РА ПО
Высота, см 115 90 85 100 87 105 88 105 85 90
Потенциальная урожайность, т/га 7 10 12 6 8 9,5 10 5 12,5 12
Поражаемость грибными болезнями в полевых условиях, %
Бурая ржавчина 65 12 70 12 27 12 4 5 27 15
Желтая ржавчина 38 17 13 17 4 4 17 7 2 3
Стеблевая ржавчина 58 0 65 7 57 8 5 0 28 23
Мучнистая роса 40 10 17 7 5 17 3 7 5 23
Септориоз 47 20 77 3 5 37 43 0 30 43
Фузариоз 7 6 7 4 8 5 7 3 4 6
Твёрдая головня 68 66 77 61 2 60 59 13 37 45
Средние значения 46 19 47 16 15 20 20 5 19 23

Примечание: T.a. – Triticum. aestivum L., T.d. – Triticum durum Desf., ОЗ – озимый, ЯР – яровой, СИ – сильный, ЦЕ – ценный, ФИ – филлер, СР – среднеспелый, РА – ранний, ПО – поздний.

Получение корневых экссудатов. Семена поверхностно стерилизовали 6 мин в 0.1%-ном HgCl2, многократно промывали стерильной водой и проращивали 2 сут в чашках Петри в темноте при 24°С. Равномерно проросшие семена высаживали по 10 штук в стерильные стеклянные сосуды с 100 мл деионизированной воды на сетки из нержавеющей стали так, чтобы воды касались только корни проростков. Проростки культивировали в климатической камере ADAPTIS-A1000 (“Conviron”, Великобритания) при освещении 200 мклк м–2 с–1, 16-часовом фотопериоде с минимальной/максимальной температурами 18/22°С. Для контроля стерильности на 3 сут из каждого сосуда отбирали по 0.1 мл раствора и высевали на чашки Петри с агаризованной средой Bacto Pseudomonas F (BPF, “Difco”, Нидерланды). Через 5 сут растения вынимали из сосудов, высушивали и определяли сухую массу побегов и корней. Растворы, содержащие корневые экссудаты, фильтровали под вакуумом через нейлоновые фильтры с порами 0.45 мкм (“Corning”, США) и упаривали под вакуумом до объема 5 мл на ротационном испарителе BUCHI R-200 (“BUCHI Labortechnik AG”, Швейцария). Из полученных концентратов корневых экссудатов отбирали аликвоты 100 мкл для анализа аминокислот. Остальной раствор пропускали через колонку с ионообменной смолой Dowex® 50WX8 hydrogen form 100–200 mesh (“Sigma-Aldrich”, США) для получения образцов органических кислот и сахаров путем выпаривания досуха под вакуумом с последующим растворением остатка в 1 мл деионизированной воды.

Хроматографический анализ корневых экссудатов. Перед хроматографическим анализом образцы фильтровали центрифугированием в микропробирках с мембранными нейлоновыми фильтрами с порами 0.2 мкм Costar® Spin-X® (“Corning”, Германия). Для определения состава корневых экссудатов использовали систему ультра-производительной жидкостной хроматографии (UPLC) Waters Acquity UPLC H-class (“Waters”, США). Органические кислоты разделяли на колонке SupelcogelТМ C-610H (5 мкМ, 30 см, 7.8 мм, “Sigma-Aldrich”.) с обнаружением на УФ-детекторе при длине волны 220 нм. В качестве подвижной фазы использовали 0.1%-ную H3PO4 при скорости потока 0.7 мл/мин при температуре колонки 24°С. Определение сахаров проводили методом рефрактометрии с использованием детектора Waters 2414 и аминоколонки SupelcosilТМ LC-NH2, (5 мкМ, 25 см, 4.6 мм, “Sigma-Aldrich”). В качестве подвижной фазы использовали 75%-ный ацетонитрил, скорость потока 1 мл/мин при температуре колонки 31°С. Для определения состава аминокислот (за исключением L-триптофана) использовали высокочувствительный метод AccQ-Tag (“Waters”, США) согласно стандартному протоколу производителя. Анализ L-триптофана проводили с использованием колонки Waters UPLC RP-18 Shield (1.7 мкм, 5 см, 2.1 мм, “Waters”) с обнаружением на флуоресцентном детекторе (Eex = = 280 нм, Eem = 350 нм). В качестве подвижной фазы использовали смесь деионизированной воды (качества Milli-Q) и ацетонитрила (LiChrosolv, марка HPLC). Для создания оптимальных условий хроматографического анализа в воду и ацетонитрил добавляли муравьиную кислоту до концентрации 0.1%. Хроматографическое разделение осуществляли в линейном градиенте от 99 до 80% воды в течение 5 мин с последующей промывкой колонки 80%-ным ацетонитрилом в течение 3 мин и уравновешиванием колонки при содержания воды 99% в течение 3.5 мин. Скорость потока составляла 0.3 мл/мин при температуре колонки 30°С.

Взаимодействие растений с Pseudomonas fluorescens. Для оценки колонизации корней ризобактериями P. fluorescens SPB2137 семена поверхностно стерилизовали, проростки выращивали в стерильных стеклянных сосудах как описано выше. При посадке семян в раствор вносили ризобактерии в количестве 105 кл./мл. По окончании эксперимента измеряли массу корней и надземной части растений, а также готовили 10-кратные разведения питательного раствора в стерильной водопроводной воде. Корни гомогенизировали в стерильной ступке, суспендировали в стерильной водопроводной воде и таким же образом готовили 10-кратные разведения. Аликвоты разведений высевали на агаризованную среду состава (г/л): пептон – 10; гидролизат казеина – 10; K2HPO4 – 1; MgSO4 – 1; рН 7.0. После инкубироваия в течение 5 сут при 28°С подсчитывали колониеобразующие единицы (КОЕ).

Взаимодействие растений с Fusarium culmorum. Для приготовления инокулюма штамм F. culmorum № 30 выращивали на агаризованной среде Чапека в течение 14 сут при 24°C. Макроконидии смывали стерильной водой, осаждали центрифугированием (1000 g, 10 мин) и суспендировали в стерильной воде. Семена пшеницы поверхностно стерилизовали в течение 30 с в 96%-ном этаноле и 30 мин в 0.1%-ном растворе AgNO3. Затем семена многократно промывали стерильной водой и проращивали в течение 2 сут на влажной фильтровальной бумаге в стерильных чашках Петри. Проклюнувшиеся семена пшеницы высаживали в пластиковые сосуды (10 семян в сосуд), содержащие 200 г стерильного вермикулита, увлажненного 500 мл питательного раствора (г/л): Са(NO3)2 · · 4H2O – 1.2; KNO3 – 0.5; KH2PO4 – 0.14; MgSO4 · · 7H2O – 0.5. В опытных сосудах в питательный раствор добавляли суспензию макроконидий гриба F. culmorum 30 в количестве 2 × 105 макроконидий/мл. Для каждого варианта опыта подготовливали по 6 сосудов.

Растения выращивали 14 сут в фитотроне ADAPTIS-A1000 (“Conviron”, Великобритания) с относительной влажностью 60% при 2-уровневом режиме освещенности и температуры: ночь – темнота, 18°C, 8 ч, день – 400 мклк м–2 с–1, 23°C, 16 ч. Влажность вермикулита поддерживали на уровне 60% полной влагоёмкости регулярным поливом и взвешиванием сосудов. На 14 сут культивирования растения вынимали из вермикулита и интенсивность колонизации корней грибом F. culmorum оценивали методом иммунофлуоресценции как описано ранее [49]. Для этого сухие корни мацерировали в воде, окрашивали нейтральным красным для гашения неспецифического свечения тканей корня и проводили иммунофлуоресцентное окрашивание. Обработанные образцы корней просматривали под люминесцентным микроскопом Axiolab (“Carl Zeiss”, Германия). Количество F. culmorum на корнях учитывали по частоте встречаемости колоний гриба в поле зрения микроскопа. Интенсивность фузариозной корневой гнили оценивали в баллах. Максимальный балл поражения – 4 (погибшие растения). Баллы 1–3 – разная степень побурения корней.

Математическая обработка данных. Статистический анализ данных проводили с использованием программного обеспечения Statistica версии 10 (TIBCO Software Inc., США). Для оценки различий между средними значениями использовали однофакторный дисперсионный анализ и критерий НСР Фишера.

Для построения тепловой карты (HeatMap) использованы данные о количестве корневых экссудатов пшеницы с помощью среды разработки программного обеспечения RStudio (https://www.rstudio.com/). Для этого данные были нормализованы с использованием функции scale (https:// www.rdocumentation.org/packages/base/versions/ 3.6.2/topics/scale) входящей в стандартный пакет RStudio. Для изображения тепловой карты использовали библиотеку pheatmap v1.0.12 2 (https:// cran.r-project.org/web/packages/pheatmap/index.html).

В работе использованы материалы работ по оценке поражаемости изучаемых сортов пшеницы грибными болезнями на искусственном инфекционном фоне в полевых условиях Краснодарского края в среднем за 2017–2021 годы (не опубликованные данные Национального центра зерна им. П.П. Лукьяненко). Оценка поражаемости растений болезнями проводилась по стандартным методикам [50].

Для изучения связи профилей экссудации аминокислот с поражаемостью растений фитопатогенами были вычислены индексы биоразнообразия Шеннона (IndShen) и индексы доминирования Симпсона (IndSimp) [51], а также индексы биокомпозиции (индексы фрактальности, IndBcom) [52]. Значения IndBcom вычислялись с помощью фрактальной нейронной сети (ФНС), специально созданной под решаемую задачу [53]. Было проведено глубокое обучение ФНС [54] и определены IndSimp, IndShen, IndBcom по эмпирическим данным экссудации аминокислот растениями пшеницы.

РЕЗУЛЬТАТЫ И ИХ ОБСУЖДЕНИЕ

Сортовые особенности корневой экссудации. Сорта существенно различались по общему количеству выделяемых корнями аминокислот и имели выраженные различия в количестве многих индивидуальных компонентов этой фракции экссудатов (табл. 2). Максимальное количество выделяемых корнями аминокислот обнаружено у сортов Безостая-1, Ласка и Лилёк, а минимальное количество у сортов Веда, Курьер и Лига-1. Как правило, экссудация всех аминокислот у этих сортов была повышена или понижена соответственно. Исключение составил Курьер, который имел высокую экссудацию глутаминовой кислоты на фоне низких значений для других аминокислот. Сорта с высокой экссудацией аминокислот (Безостая-1, Ласка и Лилёк) образовывали обособленный кластер по данному параметру, в то время как сорта с низкой экссудацией группировались вместе с сортами, имеющими средний уровень экссудации аминокислот (рис. 1а). Данные кластеры различались по стандартизированным величинам количества многих аминокислот, за исключением треанина (рис. 1б). Средние абсолютные значения количества аминокислот для данных кластеров, по которым достоверно различались кластеры, указаны в табл. 3. Сумма выделяемых корнями аминокислот сортов кластера № 1 была в 2.5 раза меньше, чем у кластера № 2 (табл. 3).

Таблица 2.

Количество выделенных корнями аминокислот различными сортами пшеницы

Сорт Компоненты экссудатов, мкМоль/г сухих корней
Ala Arg Asp Glu Gly His Ile
Безостая-1 141 ± 12cd 178 ± 69abc 391 ± 105bc 246 ± 43bcd 169 ± 6ef 75 ± 30bc 325 ± 53de
Веда 103 ± 9bc 70 ± 27ab 130 ± 35a 115 ± 20ab 54 ± 2b 31 ± 12abc 100 ± 16ab
Гром 66 ± 25abc 100 ± 39abc 344 ± 92abc 277 ± 49cd 153 ± 6e 40 ± 16abc 310 ± 50cde
Курьер 16 ± 1a 19 ± 7a 95 ± 25a 380 ± 67de 25 ± 1a 10 ± 4a 33 ± 5a
Ласка 201 ± 77de 249 ± 97c 441 ± 118c 439 ± 78e 165 ± 6ef 79 ± 31c 284 ± 46cde
Лебедь 45 ± 4ab 115 ± 45abc 210 ± 56ab 123 ± 22ab 119 ± 5d 44 ± 17abc 191 ± 31bc
Лига-1 11 ± 5a 48 ± 19ab 161 ± 43ab 99 ± 17a 81 ± 3c 14 ± 5a 64 ± 10a
Лилёк 275 ± 24e 200 ± 78bc 487 ± 130c 427 ± 75e 126 ± 5d 23 ± 9ab 387 ± 63e
Таня 46 ± 18ab 97 ± 38abc 192 ± 51ab 173 ± 31abc 17 ± 1a 24 ± 10ab 111 ± 18ab
Фортуна 37 ± 14ab 82 ± 32ab 223 ± 60abc 297 ± 52cde 75 ± 3c 31 ± 12abc 262 ± 43cd
Сорт Компоненты экссудатов, мкМоль/г сухих корней
Leu Phe Ser Trp Tyr Val Сумма
Безостая-1 498 ± 98ef 526 ± 194bc 362 ± 234ab 320 ± 86bc 283 ± 143ab 475 ± 104cd 3988 ± 484e
Веда 146 ± 29abc 119 ± 44a 490 ± 329ab 50 ± 17a 54 ± 27ab 150 ± 33ab 1611 ± 163abc
Гром 449 ± 89def 297 ± 110abc 732 ± 492ab 101 ± 36a 192 ± 97ab 435 ± 96cd 3495 ± 70e
Курьер 47 ± 9a 34 ± 12a 180 ± 121a 72 ± 25a 40 ± 20a 57 ± 12a 1006 ± 21a
Ласка 478 ± 94def 639 ± 236c 1084 ± 729ab 374 ± 125c 351 ± 177b 517 ± 113cd 5299 ± 11f
Лебедь 270 ± 53bcd 367 ± 136abc 232 ± 156a 213 ± 67abc 162 ± 82ab 292 ± 64abc 2383 ± 312cd
Лига-1 95 ± 19ab 124 ± 46a 215 ± 145a 137 ± 46ab 26 ± 13a 97 ± 21ab 1172 ± 16ab
Лилёк 538 ± 106f 377 ± 140abc 2240 ± 1505b 321 ± 107bc 250 ± 126ab 573 ± 126d 6224 ± 783f
Таня 157 ± 31abc 176 ± 65ab 645 ± 433ab 106 ± 38ab 114 ± 57ab 163 ± 36ab 2022 ± 196bcd
Фортуна 319 ± 63cde 188 ± 69ab 818 ± 550ab 271 ± 89abc 96 ± 48ab 318 ± 70bc 3017 ± 126de

Примечание: Указаны средние значения ± стандартные ошибки. Латинскими буквами обозначены достоверные различия между сортами для каждого компонента (критерий НСР Фишера, Р < 0.05, n = 2).

Рис. 1.

Кластеризация (кластеры 1 и 2) сортов пшеницы по количеству аминокислот в экссудатах (а) и средние значения по двум основным кластерам по каждой аминокислоте (б). Для кластеризации использованы стандартизированные безразмерные величины компонентов экссудатов, метод Варда и квадраты Эвклидовых расстояний. (Dlink/Dmax) × 100 – расстояния на шкале выражены в диапазоне от 0 до 100%.

Таблица 3.

Абсолютные средние значения по отдельным компонентам корневых экссудатов для групп генотипов пшеницы, входящих в разные кластеры

Аминокислоты (мкМоль/г сухих корней) Кластер 1 (Веда, Гром, Курьер, Лебедь, Лига-1, Таня, Фортуна) Кластер 2 (Безостая-1, Ласка, Лилёк)
Аспарагиновая к-та 194 ± 26 440 ± 56***
Серин 473 ± 121 1229 ± 557
Глутаминовая к-та 209 ± 30 371 ± 50*
Глицин 75 ± 13 153 ± 9***
Гистидин 27 ± 5 59 ± 16*
Аргинин 76 ± 12 209 ± 39***
Аланин 46 ± 11 205 ± 47***
Тирозин 98 ± 23 295 ± 70**
Валин 216 ± 38 522 ± 54***
Изолейцин 153 ± 28 332 ± 31**
Лейцин 212 ± 39 505 ± 46***
Фенилаланин 117 ± 27 514 ± 99**
Триптофан 136 ± 31 338 ± 84*
Сумма 2179 ± 250 5268 ± 450***
Органические кислоты (мкМоль/г сухих корней) Кластер 1 (Безостая-1, Веда, Гром, Курьер, Ласка, Лебедь, Лига-1) Кластер 2 (Лилёк, Таня, Фортуна)
Пируват 80 ± 24 155 ± 34
Малат 1688 ± 367 1465 ± 520
Сукцинат 100 ± 45 656 ± 99***
Фумарат 52 ± 7 51 ± 3
Пироглутамат 2 ± 2 33 ± 10***
Сумма 1922 ± 373 2360 ± 544
Сахара (мМоль/г сухих корней) Кластер 1 (Курьер, Ласка, Лебедь, Фортуна) Кластер 2 (Безостая-1, Веда, Гром, Лига-1, Лилёк, Таня)
Ксилоза 0.03 ± 0.02 0.39 ± 0.06***
Фруктоза 8 ± 1 16 ± 1***
Глюкоза 16 ± 2 69 ± 10***
Мальтоза 4.5 ± 0.6 9,4 ± 1.2***
Мелибиоза 2.7 ± 0.3 7,0 ± 1.1***
Сумма 32 ± 2 102 ± 11***

Примечание: кластеры указаны на рис. 1, 2 и 3. Названия входящих в кластеры сортов указаны для каждой фракции экссудатов. Указаны средние значения ± стандартные ошибки. Звёздочками указаны достоверные различия между кластерами по каждому компоненту экссудатов (* P < 0.05; ** P < 0.01; *** P < 0.001; критерий t-Стьюдента).

По суммарному количеству выделяемых корнями органических кислот достоверных различий между сортами не обнаружено (табл. 4), но сорта различались количественно и по составу отдельных компонентов. Например, пируват выделялся корнями сортов Безостая-1 и Веда в следовых количествах, а максимальные величины были у сортов Лебедь, Лилёк и Фортуна. Пироглутамат обнаружен только в экссудатах сортов Безостая-1, Лилёк, Таня и Фортуна (табл. 4). Малат являлся доминирующим компонентом, и влияние сорта на его экссудацию не было существенным, за исключением различий между сортами Безостая-1 и Лилёк. При кластеризации сортов по характеру экссудации органических кислот образовывались два кластера (рис. 2а). Кластер №1 характеризовался низкими стандартизированными величинами количества всех органических кислот, а кластер № 2 объединил сорта Фортуна, Таня и Лилёк с высокой экссудацией пирувата, сукцината и пироглутамата (рис. 2б). Достоверные различия средних абсолютных значений количества органических кислот для данных кластеров выявлены только для сукцината и пироглутамата (табл. 3).

Таблица 4.

Состав и количество органических кислот, выделяемых корнями пшеницы

Сорт Компоненты экссудатов (мкМоль/г сухих корней)
малат пироглутамат пируват сукцинат фумарат сумма
Безостая-1 3215 ± 1246b 17 ± 10a 2 ± 1a Н.о. 43 ± 1b 3277 ± 1237a
Веда 1370 ± 472ab Н.о. 2 ± 1a Н.о. 95 ± 4f 1467 ± 477a
Гром 1161 ± 439ab Н.о. 69 ± 28b Н.о. 38 ± 1b 1268 ± 468a
Курьер 1268 ± 407ab Н.о. 60 ± 25b 388 ± 65ab 20 ± 1a 1736 ± 497a
Ласка 1482 ± 543ab Н.о. 114 ± 47bc Н.о. 69 ± 2e 1665 ± 592a
Лебедь 1496 ± 552ab Н.о. 236 ± 97c Н.о. 27 ± 1a 1758 ± 650a
Лига-1 1824 ± 661ab Н.о. 76 ± 31b 314 ± 52a 72 ± 2e 2285 ± 747a
Лилёк 780 ± 296a 41 ± 25b 207 ± 85c 924 ± 154c 59 ± 2d 2010 ± 512a
Таня 1402 ± 512ab 19 ± 11a 120 ± 49bc 519 ± 87b 43 ± 1b 2073 ± 638a
Фортуна 2214 ± 1109ab 38 ± 23b 138 ± 57bc 526 ± 88b 52 ± 2c 2967 ± 1231a

Примечание. Н.о. – не обнаружено. Указаны средние значения ± стандартные ошибки. Латинскими буквами обозначены достоверные различия между сортами для каждого компонента (критерий НСР Фишера, Р < 0.05, n = 2).

Рис. 2.

Кластеризация (кластеры 1 и 2) сортов пшеницы по количеству органических кислот (оргкислот) в экссудатах (а) и средние значения двух основных кластеров по каждой оргкислоте (б): I – пируват, II – малат, III – сукцинат и т.д. Для кластеризации использованы безразмерные стандартизированные величины компонентов экссудатов, метод Варда и квадраты Эвклидовых расстояний. (Dlink/Dmax) × 100 – расстояния на шкале выражены в диапазоне от 0 до 100%.

Высокой экссудацией всех обнаруженных сахаров обладали сорта Курьер, Ласка, Лебедь и Фортуна, которые достоверно отличались от остальных сортов по суммарному количеству компонентов этой фракции (табл. 5). Это обусловило группировку сортов в два гомогенных кластера (рис. 3а) с низкими (кластер № 1) и высокими (кластер № 2) стандартизированными величинами количества всех сахаров (рис. 3б). Полученные кластеры достоверно различались по средним абсолютным значениям количества сахаров (табл. 3).

Таблица 5.

Состав и количество сахаров, выделяемых корнями пшеницы

Сорт Компоненты экссудатов (мМоль/г сухих корней)
глюкоза ксилоза мальтоза мелибиоза фруктоза сумма
Безостая-1 12.9 ± 0.4ab Н.о. 7.4 ± 0.7c 2.4 ± 0.7ab 9.3 ± 1.7a 32.0 ± 2.1ab
Веда 11.5 ± 0.4a Н.о. 1.9 ± 0.2a 1.3 ± 0.4a 9.5 ± 1.7a 24.1 ± 1.9a
Гром 17.8 ± 0.6b Н.о. 4.3 ± 0.4b 2.6 ± 0.7ab 7.1 ± 1.3a 31.8 ± 1.6a
Курьер 42.2 ± 1.4d 0.47 ± 0.18b 7.2 ± 0.7c 5.5 ± 1.7ab 17.8 ± 3.3b 72.7 ± 3.7d
Ласка 67.3 ± 2.3f 0.29 ± 0.11ab 12.7 ± 1.2d 5.1 ± 1.4ab 17.9 ± 3.3b 103.1 ± 5.4f
Лебедь 109.9 ± 3.7g 0.39 ± 0.15b 12.0 ± 1.1d 10.2 ± 3.1c 14.2 ± 2.6ab 146.4 ± 4.3g
Лига-1 25.7 ± 0.9c Н.о. 6.9 ± 0.7c 3.5 ± 0.9a 8.5 ± 1.6a 44.5 ± 2.2c
Лилёк 10.6 ± 0.4a Н.о. 3.6 ± 0.3ab 3.2 ± 1.0ab 7.5 ± 1.4a 24.9 ± 1.1a
Таня 20.4 ± 0.7b 0.17 ± 0.07a 2.7 ± 0.3ab 3.4 ± 0.9ab 8.9 ± 1.6a 35.3 ± 1.7bc
Фортуна 55.6 ± 1.9e 0.42 ± 0.16b 5.6 ± 0.5c 7.1 ± 1.9bc 16.1 ± 3.0b 84.4 ± 3.5e

Примечание. Н.о. – не обнаружено. Указаны средние значения ± стандартные ошибки. Латинскими буквами обозначены достоверные различия между сортами для каждого компонента (критерий НСР Фишера, Р < 0.05, n = 2).

Рис. 3.

Кластеризация (кластеры 1 и 2) сортов пшеницы по количеству сахаров в экссудатах (а) и средние значения двух основных кластеров по каждому сахару (б). Кластеры указаны цифрами 1 и 2. Для кластеризации использованы безразмерные стандартизированные величины компонентов экссудатов, метод Варда и квадраты Эвклидовых расстояний. (Dlink/Dmax) × 100 – расстояния на шкале выражены в диапазоне от 0 до 100%.

Характеристика сортов суммарно по всем изученным фракциям экссудатов наглядно представлена на рис. 4. Сорта Безостая-1, Гром, Ласка и Лилёк образовали кластер А, характеризующийся высокой экссудацией многих аминокислот, входящих в кластер В. Однако эта группа сортов была гетерогенна по экссудации органических кислот и сахаров, распределяясь в кластеры Д и Е. Основной причиной такой гетерогенности были сорта Лилёк, корни которого выделяли много глутаминовой кислоты, аланина, серина, пирувата, сукцината и пироглутамата (кластер Е), и Ласка с относительно высокой экссудацией сахаров (кластер Д). Сорта Веда, Курьер, Лебедь, Лига-1. Таня и Фортуна образовали кластер Б, который объединил их в основном благодаря низкой экссудации аминокислот, включая глутаминовую кислоту, аланин и серин (рис. 4). По экссудации аминокислот наиболее контрастными сортами были Лилёк и Ласка (высокая экссудация), Курьер и Лига-1 (низкая экссудация), что соответствовало данным табл. 2. Сорта с высокой экссудацией сахаров (Курьер, Лебедь и Фортуна), выделявшие много сахаров, группировались в зоне кластеров Б и Д, но сорт Ласка не попадал в эту группу из-за высокой экссудации аминокислот.

Рис. 4.

Тепловая карта интенсивности корневой экссудации компонентов изучаемых фракций сортами пшеницы. Использованы стандартизированные значения параметров экссудации: красным цветом показаны высокие значения, а синим цветом – низкие (указано на цветной шкале справа). Слева и сверху представлены кластерные диаграммы, группирующие сорта и параметры экссудации, соответственно. Кластеры указаны буквами А, Б, В, Г, Д и Е.

Корневая экссудация и взаимодействие растений с микроорганизмами. Штамм P. fluorescens SPB2137 наиболее активно колонизировал корни пшеницы сортов Ласка и Лилёк, а его максимальная численность в питательном растворе была при культивировании сортов Безостая-1, Ласка и Фортуна (табл. 6). Корневые экссудаты сорта Ласка были наиболее благоприятны для размножения P. fluorescens SPB2137, а Лига-1 в наименьшей степени поддерживал популяцию этого штамма на корнях и в растворе. Количество ризобактерий на корнях положительно коррелировало с количеством выделяемых корнями аланина, аргинина, аспарагиновой кислоты, валина, гистидина, глутаминовой кислоты, серина, тирозина, триптофана, фенилаланина и общего количества аминокислот (r варьировал от +0.66 до +0.84; Р варьировала от 0.039 до 0.002; n = 10). Группа сортов, входящих в кластер № 2 с высокой экссудацией аминокислот (рис. 1а), достоверно превосходила сорта кластера № 1 по количеству P. fluorescens SPB2137 на корнях и в питательном растворе (рис. 5). Положительная корреляция была также между численностью бактерий в растворе и экссудацией мальтозы (r = +0.65; Р = 0.043; n = 10). Однако количество ризобактерий не коррелировало с интенсивностью экссудации органических кислот. Достоверное положительное влияние ризобактерий на рост корней наблюдалось только у сорта Лебедь (табл. 6), но корреляции между численностью ризобактерий и воздействием на рост корней изучаемых сортов не обнаружено. Особенностью сорта Лебедь была максимальная экссудация глюкозы и мелибиозы (табл. 5, рис. 4). Стимулирующий эффект ризобактерий на рост корней положительно коррелировал с количеством выделяемой глюкозы (r = +0.68; Р = 0.031; n = 10) и мелибиозы (r = +0.64; Р = 0.047; n = 10).

Таблица 6.

Параметры взаимодействия сортов пшеницы с P. fluorescens 2137 в гидропонной культуре и F. culmorum 30 в вермикулитной культуре

Сорт P. fluorescens 2184 F. culmorum Л30
количество бактерий, 106 КОЕ /сосуд эффект на биомассу корней, % количество микроколоний на 1 см корня заболеваемость корней, баллы
на корнях в растворе сумма
Безостая-1 48 ± 5a 218 ± 9e 266 ± 14d +11 ± 1bc 4.6 ± 0.8bc 0.8 ± 0.1a
Веда 49 ± 2a 68 ± 6abc 117 ± 4ab +1 ± 1a 5.1 ± 0.6bc 0.6 ± 0.2a
Гром 36 ± 4a 40 ± 3ab 76 ± 7a +13 ± 3c 4.6 ± 0.4bc 1.8 ± 0.2bc
Курьер 40 ± 5a 48 ± 5abc 88 ± 2a +1 ± 1a 1.9 ± 0.2a 1.8 ± 0.2bc
Ласка 134 ± 2b 454 ± 59f 588 ± 57e +6 ± 1abc 4.3 ± 0.9bc 2.8 ± 0.2d
Лебедь 51 ± 1a 105 ± 5cd 155 ± 4b +41 ± 7d* 1.5 ± 0.3a 1.6 ± 0.3b
Лига-1 29 ± 1a 29 ± 5a 58 ± 5a +13 ± 3c 4.6 ± 0.6bc 2.3 ± 0.1cd
Лилёк 141 ± 21b 94 ± 9bcd 235 ± 12cd +4 ± 2ab 3.2 ± 0.6a 0.6 ± 0.2a
Таня 38 ± 4a 46 ± 5ab 84 ± 9a +4 ± 1ab 6.5 ± 0.7c 2.0 ± 0.2bc
Фортуна 36 ± 3a 138 ± 11d 174 ± 14bc +2 ± 2a 10.1 ± 1.6d 1.7 ± 0.1b

Примечание. Указаны средние значения ± стандартные ошибки. Латинскими буквами обозначены достоверные различия между сортами для каждого компонента. Звездочка указывает на достоверный эффект микроорганизма на биомассу или длину корней растений относительно соответствующего контроля без инокуляции (критерий НСР Фишера, Р < 0.05, n варьирует от 5 до 12 в зависимости от параметра и сорта).

Рис. 5.

Колонизация корней и количество P. fluorescens 2137 в питательном растворе у сортов пшеницы, входящих в различающиеся по интенсивности экссудации аминокислот кластеры. Кластер 1 объединяет сорта Веда, Гром, Курьер, Лебедь, Лига-1, Таня и Фортуна; кластер 2 – сорта Безостая-1, Ласка и Лилек (рис. 1а). Кластеры указаны цифрами 1 и 2. Указаны средние значения ± стандартные ошибки. Различные латинские буквы указывают на достоверные различия между вариантами (критерий НСР Фишера, Р < 0.05, n варьирует от 6 до 14 в зависимости от кластера).

В лабораторных экспериментах наиболее активная колонизация корней штаммом F. culmorum 30 была у сорта Фортуна, а минимальные значения количества микроколоний гриба обнаружены у сортов Курьер, Лебедь и Лилёк (табл. 6). Интенсивность колонизации грибом корней не коррелировала с показателями корневой экссудации. Сорта Ласка и Лига-1 имели максимальные баллы по заболеваемости корней (табл. 6), но существенно различались по активности экссудации. Наиболее устойчивыми к данному штамму гриба были сорта Безостая-1, Веда и Лилёк, а чувствительными были Ласка и Лига-1 (табл. 6). Взаимосвязи между вызываемой штаммом F. culmorum 30 заболеваемостью сортов и характером корневой экссудации не обнаружено. Например, Ласка относилась к сортам с высокой экссудацией, а Лига-1 – к сортам с низкой экссудацией (рис. 4). Обнаружена негативная корреляция между численностью бактерий P. fluorescens SPB2137 на корнях в модельных экспериментах и заболеваемостью септориозом (r = = –0.80; Р = 0.006; n = 10) и твердой головней (r = = –0.76; Р = 0.011; n = 10) в полевых условиях Краснодарского края.

Корреляционный анализ между заболеваемостью изучаемых сортов пшеницы в полевых условиях Краснодарского края и параметрами интенсивности экссудации органических кислот обнаружил ряд взаимосвязей, которые выражались в следующем: негативная корреляция пирувата с желтой ржавчиной (r = –0.74; Р = 0.015; n = 10) и сукцината с фузариозом (r = –0.77; Р = 0.009; n = 10), но позитивная корреляция малата с желтой ржавчиной (r = +0.64; Р = 0.046; n = 10) и мучнистой росой (r = +0.82; Р = 0.004; n = 10), а также позитивная корреляция суммарной экссудации органических кислот с мучнистой росой (r = +0.68; Р = 0.029; n = 10). Заболеваемость твердой головнёй отрицательно коррелировала с экссудацией аминокислот аланина, аргинина, серина и триптофана (r варьировал от –0.64 до –0.72; Р < 0.05; n = 10). Заболеваемость стеблевой ржавчиной положительно коррелировала с экссудацией гистидина, тирозина и треанина (r варьировал от +0.63 до +0.74; Р < 0.05; n = 10). Заболеваемость фузариозом также положительно коррелировала с экссудацией гистидина (r = +0.65; Р < 0.042; n = 10).

Индексы Симпсона, Шеннона и биокомпозиции экссудации аминокислот корнями растений, рассчитанные с помощью фрактальной нейронной сети, представлены в табл. 7. Индексы Симпсона (r = –0.77; Р = 0.009; n = 10), Шеннона (r = +0.73; Р = 0.021; n = 10) и биокомпозиции (r = –0.87; Р = = 0.003; n = 10) достоверно коррелировали с уровнем поражаемости растений пшеницы фузариозом. Дополнительно индекс биокомпозиции достоверно коррелировал (r = –0.63; Р = 0.049; n = 10) с уровнем поражаемости растений стеблевой ржавчиной.

Таблица 7.

Индексы биоразнообразия Шеннона (IndShen), доминирования Симпсона (IndSimp) и биокомпозиции (IndBcom) экссудации аминокислот и их корреляции с уровнем заболеваемости фузариозом растений пшеницы в полевых условиях

Сорт IndSimp IndShen IndBcon
Безостая-1 0.02 0.95 0.59
Веда 0.09 0.86 0.74
Гром 0.05 0.88 0.61
Курьер 0.11 0.81 0.69
Ласка 0.04 0.91 0.58
Лебедь 0.02 0.95 0.68
Лига-1 0.05 0.89 0.62
Лилек 0.15 0.78 0.91
Таня 0.12 0.82 0.78
Фортуна 0.08 0.85 0.71
Стандартная ошибка среднего ±0.007 ±0.03 ±0.03
Коэффициенты корреляции
Фузариоз –0.77* 0.73* –0.87*
Стеблевая ржавчина –0.48 0.48 –0.63*

* Достоверные значения коэффициентов корреляции (P < 0.05, n = 10).

Сравнение состава выделяемых корнями аминокислот выявило достоверные различия в количественном отношении, но качественный состав этих экссудатов был одинаковым для всех сортов (табл. 2). Вероятно, это было обусловлено принадлежностью изучаемых растений к одному виду. Достоверные сортовые различия обнаружены также по количеству многих органических кислот и сахаров в экссудатах, при этом сорта различались и по спектру компонентов этих фракций (табл. 4, 5). Известно, что общее количество корневых экссудатов и их компонентов существенно варьирует в зависимости от сорта (генотипа) растения. Внутривидовые различия по данному признаку описаны для пшеницы [44], риса [55], гороха [56], картофеля [41, 57 ], сои [58]. Выявлены различия у генотипов пшеницы, представляющих разные этапы эволюции этого вида, а именно корни современного сорта Karahan выделяли больше аминокислот и сахаров по сравнению с диким злаком Aegilops squarrosa и местным турецким сортом Albostan [59]. Авторы предположили, что высокая активность корневой экссудации органических веществ может стимулировать развитие ризосферной микрофлоры. Другие авторы связывают особенности экссудации тетраплоидной пшеницей органических веществ с доместикацией и селекционными манипуляциями, но наблюдаемые феномены в отношении биологии ризосферы не обсуждают [60, 61]. Полученные результаты согласуются с опубликованными ранее данными и свидетельствуют о высоком внутривидовом полиморфизме растений, включая мягкую пшеницу, и способности формировать специфический паттерн корневых экссудатов.

Известно, что микроорганизмы способны модулировать состав и интенсивность экссудации корнями растений различных фракций органических соединений, таких как аминокислоты [38, 41, 42, 58 ], органические кислоты [24, 39, 43, 44, 58 ] и сахара [44, 58 ]. При этом описываемые эффекты проявлялись в стимуляции процесса экссудации. Однако открытыми остаются вопросы о том, в какой степени и почему определённый спектр компонентов экссудатов формируется растением под действием микроорганизмов, а также какую роль играют определённые компоненты в симбиотических взаимодействиях.

В работе выявлена положительная корреляция между численностью популяции ростостимулирующей бактерии P. fluorescens SPB2137 в корневой зоне и интенсивностью экссудации корнями пшеницы аминокислот. При этом удалось идентифицировать конкретные аминокислоты, высокая экссудация которых сопровождалась увеличением численности P. fluorescens SPB2137. Однако такой взаимосвязи между растениями и показателями развития фитопатогенного гриба F. culmorum 30 не обнаружено. Это указывало на важную роль аминокислот в развитии полезной микрофлоры в ризосфере. В то же время, количество выделяемого корнями глицина, который не поддерживал размножение ризобактерий, коррелировало с поражаемостью растений различными фитопатогенами в полевых условиях. Органические кислоты имели меньшее значение для развития популяции P. fluorescens SPB2137 на корнях и в питательном растворе, поскольку корреляции численности ризобактерий с этими экссудатами не обнаружено. Но сорта с интенсивной экссудацией малата оказались более чувствительны к мучнистой росе в полевых условиях. Сахара, а именно глюкоза и мелибиоза, являлись важными компонентами экссудации для проявления стимулирующего действия ризобактерий на рост корней пшеницы. Это, вероятно, было связано с их высокой ценностью для ризобактерий в качестве легкодоступного источника углерода и энергии. Полученные результаты показали, что формирование популяций микроорганизмов и реакция растений на инокуляцию обусловлены сложным паттерном комплекса корневых экссудатов. Более того, для реализации взаимодействий растений и микроорганизмов важен баланс компонентов экссудатов. Это продемонстрировано в работе путем расчета количественных соотношений между фракциями экссудатов. Соотношение количества аминокислот к органическим кислотам положительно коррелировало с численностью P. fluorescens SPB2137 на корнях пшеницы (r = +0.64; Р = 0.045; n = 10), а отношение органических кислот к сахарам отрицательно коррелировало с заболеваемостью растений F. culmorum 30 (r = –0.67; Р = 0.033; n = 10).

Интерес представляли обнаруженные негативные корреляции между численностью бактерий P. fluorescens SPB2137 на корнях в модельных экспериментах и заболеваемостью растений септориозом и твёрдой головнёй в полевых условиях Краснодарского края. Эти эксперименты подтвердили, что сорта с низкой способностью поддерживать высокую популяцию биоконтрольных бактерий в ризосфере более чувствительны к этим болезням. В какой степени эта зависимость обусловлена корневой экссудацией, отстается открытым. Корреляционный анализ показал, что сорта с высокой экссудацией аминокислот обеспечивали более активное размножение биоконтрольных бактерий и более устойчивы к твёрдой головне. Однако поражаемость сортов стеблевой ржавчиной положительно коррелировала с экссудацией некоторых аминокислот. Наличие противоположных корреляций и связанные с этим противоречивые результаты свидетельствовали о сложных процессах взаимодействия компонентов растительно-микробных систем, обусловленных корневой экссудацией. Вектор этих процессов зависит от состава и количества отдельных компонентов экссудатов, вида и питательных особенностей микроорганизмов, а также от ряда неопределяемых в данных экспериментах свойств обоих партнеров.

Информация о роли отдельных компонентов экссудатов в наблюдаемых эффектах весьма ограничена. Показано, что аланин и некоторые вторичные метаболиты пшеницы могут привлекать потенциально полезную микрофлору, относящуюся к семействам Rhizobiaceae и Burkholderiaceae [62]. Предположение о более высокой привлекательности органических кислот по сравнению с аминокислотами для ассоциативного азотфиксатора Azospirillum brasilense не подтвердилось, поскольку численность его популяции на корнях пшеницы и люцерны (растений с низкой и высокой экссудацией этих веществ) была одинаковой [63]. Эти данные поддерживают гипотезу о важной роли аминокислот в растительно-микробных взаимодействиях. Следует подчеркнуть, что аминокислота триптофан является ключевым микробным субстратом для биосинтеза фитогормона 3-индолилуксусной кислоты и стимуляции роста растений ризобактериями [64–66]. Другой аминокислотой, играющей определяющую роль в повышении устойчивости растений к стрессам благодаря микроорганизмам, является 1-аминоциклопропан-1-карбоксилат [67, 66 ]. Перспективным представляется более глубокое изучение взаимодействия растений с микроорганизмами, обусловленное другими аминокислотами.

Фрактальный принцип формообразования живых организмов является фундаментальным принципом [68, 69]. Этот принцип регламентирует степенное соотношение числа молекул различных аминокислот в профилях экссудации [51]. Фрактальный принцип реализован во фрактальной нейронной сети (ФНС), которая использовалась для обработки данных экссудации аминокислот различных сортов растений и вычисления индексов Симпсона, Шеннона, фрактальной биокомпозиции [53, 70]. ФНС рассчитывает индексы, анализируя отклонение реальных профилей аминокислотной экссудации от идеальной фрактальной модели [71] и используя рекурсивную методику обучения ФНС на фактических эмпирических данных [54].

Обнаружено, что IndBcon принимает значения в промежутке 0.59–0.91 (табл. 7). При этом максимальное значение IndBcom = 0.91 растений пшеницы сорта Лилек соответствует самой низкой их заболеваемости фузариозом (3 балла, рис. 1). Возможно, снижение предрасположенности к заболеванию фузариозом этих растений является следствием повышения защитных барьеров в растениях за счет повышения уровня согласованности и биокомпозиции внутренних биохимических процессов.

Следует подчеркнуть, что проблема расшифровки молекулярных механизмов взаимодействия растений, в том числе пшеницы, с фитопатогенами чрезвычайно важна и сложна [72, 73]. Имеются доказательства о взаимной координации поведения партнеров (хозяина и патогена), направленной на обеспечение сосуществования и ко-эволюцию [74]. Аналогичные закономерности описаны и для мутуалистических симбиозов растений с микроорганизмами [75]. Возможно, изучение особенностей корневой экссудации как фактора регуляции растительно-микробных взаимодействий внесет вклад в решение этой проблемы.

Полученные результаты поддерживают мнение исследователей о том, что путём регуляции корневой экссудации можно повысить конкурентоспособность и активность ростостимулирующих ризобактерий, уменьшить привлекательность данной экологической ниши для фитопатогенов и повысить устойчивость растений к различным абиотическим стрессам [43, 76, 77]. Выявленные ключевые компоненты экссудатов (некоторые аминокислоты, глюкоза и мелибиоза) могут быть использованы в качестве биохимических маркеров для селекции самодостаточных растительно-микробных систем, отвечающих требованиям современного устойчивого земледелия. Сорта Лилёк и Курьер, наиболее контрастные по экссудации аминокислот, и различающиеся также по экссудации органических кислот и сахаров (рис. 4) могут послужить моделью для изучения роли этих веществ в растительно-микробных взаимодействиях.

Авторы благодарны П.С. Ульяничу (ВНИИСХМ) за помощь в построении рис. 4.

Работа по культивированию растений и анализу корневых экссудатов выполнена при финансовой поддержке Российского фонда фундаментальных исследований (проект № 15-04-09023). Математическая и биоинформатическая работа выполнена при финансовой поддержке Российского научного фонда (проект № 22-26-00341).

Список литературы

  1. Byerlee D., Moya P. Impacts of International Wheat Breeding Research in the Developing World, 1966–1990. / Eds. P.W. Heisey, M.A. Lantican, and H.J. Dubin. International Maize and Wheat Improvement Center (CIMMYT), D.F., Mexico, 1993. 87 p.

  2. Pingali P. // PNAS. 2012. V. 109. № 31. P. 12302–12308.

  3. Raeboline A. Nelson L.E., Ravichandran K., Antony U. // J. Ethnic Foods. 2019. V. 6. Article 8. https://doi.org/10.1186/s42779-019-0011-9

  4. Pearce S. // J. Exp. Bot. 2021. V. 72. № 2. P. 157–160.

  5. Sharma R.C., Morgounov A., Akin B., Bespalova L., Lang L., Litvinenko M., et al. // Crop Sci. 2014. V. 54. № 6. P. 2469–2480.

  6. Li S., Zhang C., Li J., Yan L., Wang N., Xia L. // Plant Commun. 2021. V. 2. № 4. P. 100211.

  7. Elkoca E., Turan M., Donmez M.F. // J. Plant Nutr. 2010. V. 33. P. 2104–2119.

  8. Vessey J.K. // Plant Soil. 2003. V. 255. P. 571–586.

  9. Ryan P.R., Dessaux Y., Thomashow L.S., Weller D.M. // Plant Soil. 2009. V. 321. P. 363–383.

  10. Кожемяков А.П., Белоброва С.Н., Орлова А.Г. // Сельскохозяйственная биология. 2011. № 3. С. 112–115.

  11. Chandran H., Meena M., Swapnil P. // Sustainability. 2021. V. 13. Article 10986. https://doi.org/10.3390/su131910986

  12. Beneduzi A., Ambrosini A., Passaglia L.M.P. // Genet. Mol. Biol. 2012. V. 35. P. 1044–1051.

  13. Chaluvadi S., Bennetzen J.L. // Front. Plant Sci. 2018. V. 9. Aricle 1183. https://doi.org/10.3389/fpls.2018.01183

  14. Kudoyarova G., Arkhipova T., Korshunova T., Bakaeva M., Loginov O., Dodd I.C. // Front. Plant Sci. 2019. V. 10. Article 1368. https://doi.org/10.3389/fpls.2019.01368

  15. Mohanram S., Kumar P. // Ann. Microbiol. 2019. V. 69. P. 307–320.

  16. Weller D.M., Thomashow L.S. // Molecular Ecology of Rhizosphere Microorganisms. /Eds. O’Gara F., Dowling D.N., Boesten B. Weinheim, New York: VCH Publisher Inc., 1994. P. 1–18.

  17. Whipps J.M. // J. Exp. Bot. 2001. V. 52. P. 487–511.

  18. Belimov A., Kojemiakov, A., Chuvarliyeva C. // Plant Soil. 1995. V. 173. P. 29–37.

  19. Lugtenberg B., Kamilova F. // Annu. Rev. Microbiol. 2009. V. 63. P. 541–556.

  20. Bürgmann H., Meier S., Bunge M., Widmer F., Zeyer J. // Environ. Microbiol. 2005. V. 7. P. 1711–1724.

  21. Lugtenberg B.J.J., Dekkers L., Bloemberg G.V. // Annu. Rev. Phytopathol. 2001. V.39. P. 461–490.

  22. Кравченко Л.В., Азарова Т.С., Леонова–Ерко Е.И., Шапошников А.И., Макарова Н.М., Тихонович И.А. // Микробиология. 2003. Т. 72. № 1. С. 48–53.

  23. de Werra P., Huser A., Tabacchi R., Keel C., Maurhofer M. // Appl. Environ. Microbiol. 2011. V. 77 № 8. P. 2807–2812.

  24. Lynch J.M., Whipps J.M. // Plant Soil. 1990. V. 129. P. 1–10.

  25. Bais H.P., Weir T.L., Perry L.G., Gilroy S, Vivanco J.M. // Ann. Rev. Plant Biol. 2006. V. 57. P. 233–266.

  26. de Weert S., Vermeiren H., Mulders I.H.M., Kuiper I., Hendrickx N., Bloemberg G.V., Vanderleyden J., De Mot R., Lugtenberg B.J.J. // Mol. Plant-Microbe Interact. 2002. V. 15. P. 1173–1180.

  27. Rudrappa T., Czymmek K.J., Pare P.W., Bais H.P. // Plant Physiol. 2008. V. 148. P. 1547–1556.

  28. Ling N., Raza W., Ma J., Huang Q., Shen Q. // Eur. J. Soil Biol. 2011. V. 47. P. 374–379.

  29. Tan S., Yang C., Mei X., Shen S., Raza W., Shen Q., Xu Y. // Appl. Soil Ecol. 2013. V. 64. P. 15–22.

  30. Ren L., Huo H., Zhang F., Hao W., Xiao L., Dong C., Xu G. // Plant Signal. Behav. 2016. V. 11. № 6. Article e1187357. https://doi.org/10.1080/15592324.2016.1187357

  31. Perry L.G, Alford E.R., Horiuchi J., Paschke M., Vivanco J.M. // The Rhizosphere (Second Edition). / Eds. Pinton, R., Varanini, Z., Nannipieri P. Boca Raton, FL: CRC Press, 2007. P. 297–330.

  32. Broeckling C.D., Broz A.K., Bergelson J., Manter D.K., Vivanco J.M. // Appl. Environ. Microbiol. 2008. V. 74. № 3. P. 738–744.

  33. Кравченко Л.В., Шапошников А.И., Макарова Н.М., Азарова Т.С., Львова К.А., Костюк И.И., Ляпунова О.А., Тихонович И.А. // Физиология растений. 2011. Т. 58. № 5. С 1–6.

  34. Stringlis I.A., Yu K., Feussner K., de Jonge R., Van Bentum S., Van Verk M.C., Berendsen R.L., Bakker P.A.H.M., Feussner I., Pieterse C.M.J. // PNAS. 2018. V. 115. № 22. P. E5213–E5222.

  35. Cotton T.E.A., Pe’triacq P., Cameron D.D., Meselmani M.A., Schwarzenbacher R., Rolfe S.A., Ton J. // ISME J. 2019. V. 13. P. 1647–1658.

  36. Huang A.C, Jiang T., Liu Y.X., Bai Y.C., Reed J., Qu B., Goossens A., Nützmann H.W., Bai Y., Osbourn A. // Science. 2019. V. 364. № 6440. eaau6389. https://doi.org/10.1126/science.aau6389

  37. Prudence S.M., Newitt J.T., Worsley S.F., Macey M.C., Murrell J.C., Lehtovirta–Morley L.E., Hutchings M.I. // Environ. Microbiome. 2021. V. 16. Article 12.https://doi.org/10.1186/s40793-021-00381-2

  38. Shi J.B., Gong X.Y., Khashi u Rahman M., Tian Q., Zhou X.G., Wu F.Z. // Plant Soil Environ. 2021. V. 67. P. 721–728.

  39. Owens A.G., Jones D.L. // Soil Biol. Biochem. 2001. V. 33. P. 651–657.

  40. Chen S., Waghmode T.R., Sun R., Kuramae E.E., Hu C., Liu B. // Microbiome. 2019. V. 7. Article 136. https://doi.org/10.1186/s40168-019-0750-2

  41. Hu L., Robert C.A.M., Cadot S., Zhang X., Ye M., Li B., Manzo D., Chervet N., Steinger T., van der Heijden M.G.A., Schlaeppi K., Erb M. // Nat. Commun. 2018. V. 9. Article 2738. https://doi.org/10.1038/s41467-018-05122-7

  42. Belimov A.A., Dodd I.C., Safronova V.I., Shaposhnikov A.I., Azarova T.S., Makarova N.M., Davies W.J., Tikhonovich I.A. // Ann. Appl. Biol. 2015. V. 167. P. 11–25.

  43. Phillips D.A., Fox T.C., King M.D., Bhuvaneswari T.V., Teuber L.R. // Plant Physiol. 2004. V. 136. P. 2887–2894.

  44. Kawasaki A., Dennis P.G., Forstner C., Raghavendra A.K.H., Mathesius U., Richardson A., Delhaize E., Gilliham M., Watt M., Ryan P.R. // Plant Physiol. 2021. V. 187. P. 2279–2295.

  45. Yahya M., Islam E.U., Rasul M., Farooq I., Mahreen N., Tawab A., Irfan M., Rajput L., Amin I., Yasmin S. // Front. Microbiol. 2021. V. 12. Article 744094. https://doi.org/10.3389/fmicb.2021.744094

  46. Sasse J., Martinoia E., Northen T. // Trends Plant Sci. 2018. V. 25. № 1. P. 25–41.

  47. Tsunoda T., van Dam N.M. // Pedobiologia. 2017. V. 65. P. 58–67.

  48. Pang Z., Chen J., Wang T., Gao C., Li Z., Guo L., Xu J., Cheng Y. // Front. Plant Sci. 2021. V. 12. Article 621276. https://doi.org/10.3389/fpls.2021.621276

  49. Кравченко Л.В., Макарова Н.М., Азарова Т.С., Проворов Н.А., Тихонович И.А. // Микробиология. 2002. Т. 71. № 4. С. 521–525.

  50. Струнникова О.К., Шахназарова В.Ю., Вишневская Н.А, Ручий А.С, Чижевская Е.П. // Микология и фитопатология. 2013. Т. 47. № 3. С. 196–203.

  51. Мэгарран Э. Экологическое разнообразие и его измерение. М.: Мир, 1992. 184 с.

  52. Городничев Р.М., Пестрякова Л.А., Ушницкая Л.А., Левина С.Н., Давыдова П.В. Методы экологических исследований. Основы статистической обработки данных: учебно-методическое пособие. Якутск: Издательский дом СВФУ, 2019. 94 с.

  53. Мандельброт Б. Фрактальная геометрия природы. М.: Институт компьютерных исследований, 2002. 656 с.

  54. Сергеев А.П., Тарасов Д.А. Введение в нейросетевое моделирование: учебное плобие Екатеринбург: Изд-во Уральского университета, 2017. 128 с.

  55. Гудфеллоу Я., Бенджио И., Курвилль А. Глубокое обучение. М.: ДМК Пресс, 2018. 652 с.

  56. Naher U.A., Radziah O., Halimi M.S., Shamsuddin Z.H., Mohd Razi I. // Res. J. Microbiol. 2008. V. 3. P. 580–587.

  57. Кузмичева Ю.В., Шапошников А.И., Азарова Т.С., Петрова С.Н., Наумкина Т.С., Борисов А.Ю., Белимов А.А. и др. // Физиология растений. 2014. Т. 61. № 1. С. 121–128.

  58. Inceoglu Ö., Salles J.F., van Elsas J.D. // Microb. Ecol. 2012. V. 63. P. 460–470.

  59. Kuzmicheva Y.V., Shaposhnikov A.I., Petrova S.N., Makarova N.M., Tychinskaya I.L., Puhalsky J.V. et al. // Plant Soil. 2017. V. 419. P. 83–96.

  60. Шапошников А.И., Моргунов А., Акин Б., Макарова Н.М., Белимов А.А., Тихонович И.А. // Сельскохозяйственная биология. 2016. Т. 51. № 1. С. 58–78.

  61. Beleggia R., Rau D., Laidò G., Platani C., Nigro F., Fragasso M., De Vita P., Scossa F., Fernie A.R., Nikoloski Z., Papa R. // Mol. Biol. Evol. 2016. V 33. P. 1740–1753.

  62. Iannucci A., Fragasso M., Beleggia R., Nigro F., Papa R. // Front. Plant Sci. 2017. V. 8. Article 2124.https://doi.org/10.3389/fpls.2017.02124

  63. Qu Q., Li Y., Zhang Z., Cui H., Zhao Q., Liu W., Lu T., Qian H. // J. Hazard Mater. 2021. V. 411. Article 125137. https://doi.org/10.1016/j.jhazmat.2021.125137

  64. O’Neal L., Vo L., Alexandre G. // Appl. Environ. Microbiol. 2020. V. 86. № 15. Article e01026-20. https://doi.org/10.1128/AEM.01026-20

  65. Цавкелова Е.А., Климова С.Ю., Чердынцева Т.А., Нетрусов Л.И. // Прикл. биохимия и микробиология. 2006. Т. 42. № 2. С. 133–143.

  66. Patten C.L., Blakney A.J., Coulson T.J. // Crit. Rev. Microbiol. 2013. V. 39. № 4. P. 395–415.

  67. Сырова Д.С., Шапошников А.И., Юзихин О.С., Белимов А.А. // Прикл. биохимия и микробиология. 2022. Т. 58. № 1. С. 3–22.

  68. Glick B.R., Biljana T., Czarny J., Cheng Z., Duan J., McConkey B. // Crit. Rev. Plant Sci. 2007. V. 26. P. 227–242.

  69. Богатых Б.А. Фрактальная природа живого: системное исследование биологической эволюции и природы сознания. М.: Книжный дом “ЛИБЕКОМ”, 2012. 256 с.

  70. Мандельброт Б. Фрактальная геометрия природы. М.: Институт компьютерных исследований, 2002. 656 с.

  71. Гафаров Ф.М., Галимянов А.Ф. Искусственные нейронные сети и приложения: учебное пособие. Казань: Изд-во Казанского университета, 2018. 121 с.

  72. Воробьев Н.И., Селина М.В. // Пермский аграрный вестник. 2021. № 4(36). С. 92–99.

  73. Keller B., Wicker T., Krattinger S.G. // Annu. Rev. Phytopathol. 2018. V. 56. P. 67–87.

  74. Wulff B.B., Krattinger S.G. // Curr. Opin. Biotechnol. 2022. V. 73. P. 270–275.

  75. Dracatos P.M., Haghdoust R., Singh D., Park R.F. // New Phytol. 2018 V. 218. № 2. P. 453–462.

  76. Проворов Н.А., Тихонович И.А., Ворорбьев Н.И. // Генетика. 2016. Т. 52. № 2. С. 137–145.

  77. Rengel Z. // Plant Soil. 2002. V. 245. P. 59–70.

  78. Wang J., Li R., Zhang H., Wei G., Li Z. // BMC Microbiol. 2020. V. 20. Article 38. https://doi.org/10.1186/s12866-020-1708-z

Дополнительные материалы отсутствуют.

Инструменты

следующая статья выпуска предыдущая статья выпуска содержание выпуска

Прикладная биохимия и микробиология

Архивы выпусков Информация о журнале Отправить рукопись в журнал