EFFECT OF POTATO TREATMENT WITH TERPENOIDS WITH ANTIFUNGAL ACTIVITY ON THE MYCOBIOTA OF ITS LEAFS

Cover Page

Cite item

Full Text

Open Access Open Access
Restricted Access Access granted
Restricted Access Subscription Access

Abstract

Based on the results of high-throughput DNA sequencing using ILLUMINA technology, the taxonomic composition and ecological profile of fungal communities of potato leaves (Solanum tuberosum L.) of healthy plants and artificially infected with phytopathogenic fungi Phytophthora infestans (late blight) and Colletotrichum coccoides (anthracnose) were evaluated. Treatment of potatoes with compounds with antifungal activity – neutral components of spruce woody green extract E1, acidic components of pine woody green extract E2, synthetic meroterpenoids 1,2-dihydroxy-3-isobornyl-5-methylbenzene F1 and C-terpenylanilines A1 – affected the formation of mycobiota associated with the leaf and tuberous productivity of plants in various ways. Differences in the taxonomic composition of fungal communities were found both between communities characteristic of plants grown on different infectious backgrounds and those treated with various drugs. A significant increase in the number of fungal taxa detected in leaves compared with the control (48 phylotypes) was facilitated by A1 (95 phylotypes) and F1 (86 phylotypes) applied against the background of late blight, and A1 (89 phylotypes) – against the background of anthracnose development. Among the taxa identified during the study were fungi belonging to such ecologically significant categories (guilds) as saprotrophs, symbiotrophs, pathotrophs and forms with multiple functions in various combinations. When comparing the data of the metagenomic analysis of the mycobiota of potato leaves with its tuberous productivity, a positive relationship was found between the indicators of the taxonomic richness of the mycobiota and the mass of tubers from the plant. In the mycobiota, in variants with higher tuber productivity compared to the control (98 g) (treatment of F1 (168 g) and A1 (130 g) against late blight and E2 (134 g) against anthracnose), the representation of fungi belonging to the saprotrophe-symbiotrophe, saprotrophe pathotrophe-saprotrophe-symbiotrophe and pathotrophe-saprotrophe guilds increased. An increase in taxonomic diversity and a change in the ecological profile of fungal communities may be due to the membranotropic effect of some terpene components, which facilitates the penetration of phylloplane inhabitants into plant tissues. It is concluded that the treatment of potatoes with the studied compounds leads to a change in the taxonomic composition and ecological profile of the mycobiota of phylloplana, which affects the tuberous productivity of potatoes.

About the authors

I. G. Shirokikh

Federal Agricultural Research Center of North-East named N.V. Rudnitsky

Email: biotekhnologiya@fanc-sv.ru
ul. Lenina 166a, Kirov 610007, Russia

N. A. Bokov

Federal Agricultural Research Center of North-East named N.V. Rudnitsky

ul. Lenina 166a, Kirov 610007, Russia

T. V. Khurshkainen

Institute of Chemistry of the Komi Scientific Research Center of the Ural Branch of the RAS

ul. Pervomaiskaya 48, Syktyvkar 167000, Russia

N. N. Skripova

Institute of Chemistry of the Komi Scientific Research Center of the Ural Branch of the RAS

ul. Pervomaiskaya 48, Syktyvkar 167000, Russia

T. A. Kolegova

Institute of Chemistry of the Komi Scientific Research Center of the Ural Branch of the RAS

ul. Pervomaiskaya 48, Syktyvkar 167000, Russia

O. A. Shumova

Institute of Chemistry of the Komi Scientific Research Center of the Ural Branch of the RAS

ul. Pervomaiskaya 48, Syktyvkar 167000, Russia

I. Y. Chukicheva

Institute of Chemistry of the Komi Scientific Research Center of the Ural Branch of the RAS

ul. Pervomaiskaya 48, Syktyvkar 167000, Russia

S. E. Mokrushina

Federal Agricultural Research Center of North-East named N.V. Rudnitsky

ul. Lenina 166a, Kirov 610007, Russia

R. I. Abubakirova

Federal Agricultural Research Center of North-East named N.V. Rudnitsky

ul. Lenina 166a, Kirov 610007, Russia

A. A. Shirokikh

Federal Agricultural Research Center of North-East named N.V. Rudnitsky

ul. Lenina 166a, Kirov 610007, Russia

References

  1. Klavins L., Almonaityte K., Salaseviciene A., Zommere A., Spalvis K., Vincevica-Gaile Z., Korpinen R., Klavins M. Strategy of coniferous needle biorefinery into value-added products to implement circular bioeconomy concepts in forestry side stream utilization // Molecules. 2023. V. 28. № 20.
  2. Семенов А.А. Очерк химии природных соединений. Новосибирск: Наука, Сибир. изд. фирма РАН, 2000. 664 с.
  3. Hurshkainen T.V., Kutchin A.V. Technology for obtaining of biopreparations and investigation of their effectiveness // Chemistry and technology of plant substances: Chemical and biochemical aspects. N.Y.: Apple Academic Press, 2017. P. 227–241.
  4. Chukicheva I.Yu., Hurshkainen T.V., Kutchin A.V. Natural plant growth regulators from coniferous raw materials // Innovat. Expert Exam. 2018. № 3(24). Р. 93–99.
  5. Hurshkainen T.V., Nikonova N.N., Nazarova Y.I., Shirokikh A.A., Bokov N.A., Shirokikh I.G., Kuchin A.V. Study of biocidal properties in extractive substances from coniferous wood greenery // Химия раст. сырья. 2025. № 1.
  6. Nikonova N.N., Hurshkainen T.V., Shevchenko O.G., Kuchin A.V. “Green technology” processing of pine (Pinus sylvestris L.) and larch (Larix sibirica Ledeb.) wood greenery to produce bioactive extracts // Holzforschung. 2022. V. 76. № 3. P. 276–284.
  7. Murashige T., Skoog F. A revised medium for rapid growth and bio assays with tobacco tissue cultures // Physiol. Plant. 1962. V. 15. № 3. P. 473.
  8. Pinaev A.G., Kichko A.A., Aksenova T.S., Safronova V.I., Kozhenkova E.V., Andronov E.E. RIAM: A universal accessible protocol for the isolation of high purity DNA from various soils and other humic substances // Methods and Protocols. 2022. V. 5. № 6. P. 99.
  9. Bolyen E., Rideout J.R., Dillon M.R., Bokulich N.A., Abnet C.C., Al-Ghalith G.A. Reproducible, interactive, scalable and extensible microbiome data science using QIIME 2 // Nat. Biotechnol. 2019. V. 37. P. 852–857.
  10. Мэгарран Э. Экологическое разнообразие и его измерение. М.: Мир, 1992. 181 с.
  11. Bardou P., Mariette J., Escudié F., Djemiel C., Klopp C. Jvenn: an interactive Venn diagram viewer // BMC Bioinform. 2014. V. 15. № 293.
  12. Nguyen N.H., Song Z., Bates S.T., Branco S., Tedersoo L., Menke J., Schilling J.S., Kennedy P.G. FUNGuild: an open annotation tool for parsing fungal community datasets by ecological guild // Fungal Еcol. 2016. V. 20. P. 241–248.
  13. Ryan M.C., Stucky M., Wakefield C., Melott J.M., Akbani R., Weinstein J.N., Broom B.M. Interactive clustered heat map builder: An easy web-based tool for creating sophisticated clustered heat maps // F1000Research. 2019. V. 8.
  14. Кичко А.А., Аксенова Т.С., Шапкин В.М., Зверев А.О., Хютти А.В., Андронов Е.Е. Анализ микобиоты в пораженных листьях картофеля (Solanum Tuberosum L.) с использованием метагеномных подходов // Сел.-хоз. биол. 2019. Т. 54. № 5. С. 990–1001.
  15. Кокаева Л.Ю., Хуснетдинова Т.И., Березов Ю.И., Балабко П.Н., Еланский С.Н. Видовой состав грибов, ассоциированных с листьями картофеля // Защита картофеля. 2017. № 2. С. 8–11.
  16. Yang H., Ye W., Ma J., Zeng D., Rong Z., Xu M., Wang Y., Zheng X. Endophytic fungal communities associated with field-grown soybean roots and seeds in the Huang-Huai region of China // Peer J. 2018. V. 6. e4713.
  17. Шитиков В.К., Розенберг Г.С. Оценка биоразнообразия: попытка формального обобщения // Количественные методы экологии и гидробиологии (сб. науч. тр., посвящ. памяти А.И. Баканова). Тольятти: СамНЦ РАН, 2005. С. 91–129.
  18. Экологический энциклопедический словарь / Под ред. И.И. Дедю. Кишинев: Гл. ред. Молд. сов. энцикл., 1989. 406 с.
  19. Кинтя П.К., Фадеев Ю.М., Акимов Ю.А. Терпеноиды растений. Кишинев: Штиница, 1990. 150 с.
  20. Дзюркевич М.С., Файзуллин Д.А., Зуев Ю.Ф., Стойков И.И., Племенков В.В. Синтез амфифильных имидов на основе монотерпенов и изучение их взаимодействия с модельными биомембранами // Тез. докл. кластера конф. по орг. химии “ОргХим-2013”. СПб., 2013. С. 368.

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML

Copyright (c) 2025 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».