Composition of the Low Molecular Weight Metabolome of Potamogeton perfoliatus (Potamogetonaceae) as an Indicator of the Transformation of the Ecological State of the Littoral Zone

Cover Page

Cite item

Full Text

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

Abstract

The composition and nature of changes in the low-molecular-weight metabolome (NM) of Potamogeton perfoliatus L., growing in 6 biotopes of Lake Ladoga with different types of the anthropogenic load has been analyzed. According to the research results, it was found that the total number of low molecular weight organic compounds (LMWOCs) in the P. perfoliatus NM composition is directly dependent on anthropogenic load, which is well marked by the development of cyanobacteria. The greater the intensity of pollution or eutrophication of waters, or the higher the number of cyanobacteria, the lower the total number of LMWOCs and their concentration. A strongly pronounced dependence of the total concentrations of groups of NM compounds on the anthropogenic disturbance of the biotope and the concentration of cyanobacteria was revealed. A decrease in the number, relative amount, total concentration of carboxylic acids, number and content of unsaturated fatty acids, and, at the same time, an increase in the composition and content of phenols and the total content of aldehydes and ketones depends on an increase in anthropogenic pressure. The specific composition of NM of pierced pondweed depends on its response to biotic and abiotic factors of the aquatic environment, including anthropogenic ones. The revealed features of the change in the composition of P. perfoliatus NM make it possible to use it as an integral indicator of the anthropogenic impact on the littoral biotopes of water bodies and the deterioration of their ecological state.

Full Text

Restricted Access

About the authors

J. V. Krylova

Papanin Institute for Biology of Inland Waters, Russian Academy of Sciences

Email: evgeny_kurashov@mail.ru
Russian Federation, Borok, Nekouzsky raion, Yaroslavl oblast

Е. А. Kurashov

St. Petersburg Federal Research Center of the Russian Academy of Sciences

Author for correspondence.
Email: evgeny_kurashov@mail.ru
Russian Federation, Saint Petersburg

E. V. Protopopova

St. Petersburg Federal Research Center of the Russian Academy of Sciences

Email: evgeny_kurashov@mail.ru
Russian Federation, Saint Petersburg

V. V. Khodonovich

St. Petersburg Federal Research Center of the Russian Academy of Sciences; Saint-Petersburg Branch of the Federal State Budgetary Scientific Institution “All-Russian Research Institute of Fisheries and Oceanography” (“GosNIORCH” by L.S. Berg)

Email: evgeny_kurashov@mail.ru
Russian Federation, Saint Petersburg; Saint-Petersburg

E. Ya. Yavid

St. Petersburg Federal Research Center of the Russian Academy of Sciences

Email: evgeny_kurashov@mail.ru
Russian Federation, Saint Petersburg

G. I. Kuchareva

St. Petersburg Federal Research Center of the Russian Academy of Sciences

Email: evgeny_kurashov@mail.ru
Russian Federation, Saint Petersburg

References

  1. Андронникова И.Н., Распопов И.М., Курашов Е.А. 2011. Зоны экологического риска в прибрежных районах Ладожского озера, выявленные на основе гидробиологических и гидрохимических показателей // Литоральна зона Ладожского озера. СПб.: Нестор-История. C. 366.
  2. Вейсберг Е.И., Исакова Н.А. 2022. Реакция макрофитов на периодичеcкие изменения уровня воды в оз. Большое Миассово (Южный Урал, Россия) // Биология внутр. вод. № 3. С. 318. https://doi.org/10.31857/S0320965222020176
  3. Гуревич Ф.А. 1978. Роль фитонцидов во внутренних водоемах // Водн. ресурсы. № 2. С. 133.
  4. Гусева К.А. 1959. К методике учета фитопланктона // Тр. Ин-та биологии водохранилищ. № 5. С. 44.
  5. Крылова Ю.В., Курашов Е.А., Пономаренко А.М. и др. 2022. Оценка экологического состояния литоральной зоны Ладожского озера по результатам исследований 2019 года // Тр. Карельск. науч. центра Российской академии наук. № 2. С. 1. https://doi.org/10.17076/lim1474
  6. Крылова Ю.В., Курашов Е.А., Русанов А.Г. 2020. Сравнительный анализ компонентного состава низкомолекулярного метаболома горца земноводного (Persicaria amphibia (L.) Delarbre)) из разнотипных местообитаний в Ладожском озере // Тр. Карельск. науч. центра РАН. № 4. С. 95. https://doi.org/10.17076/lim1141
  7. Курашов Е.А., Крылова Ю.В., Батаева Ю.В. и др. 2019. Альгицид для подавления развития цианобактерий и зеленых водорослей на основе метаболитов – аллелохемиков водных растений // Патент на изобретение RU 2709308 C1, 17.12.2019. – Заявка № 2019104959 от 21.02.2019 (https://patents.s3.yandex.net/RU2709308C1_20191217.pdf: Дата обращения 28.02.2023).
  8. Курашов Е.А., Крылова Ю.В., Егорова А.А. и др. 2018a. Перспективы использования низкомолекулярного метаболома водных макрофитов для индикации экологического состояния водных экосистем // Вода: химия и экология. № 1–3. С. 68.
  9. Курашов Е.А., Митрукова Г.Г., Крылова Ю.В. 2018b. Межгодовая изменчивость состава низкомолекулярных метаболитов Ceratophyllum demersum (Ceratophyllaceae) в пойменном озере с изменяющимся трофическим состоянием // Сиб. экол. журн. № 2. С. 207. https://doi.org/10.15372/SEJ20180206
  10. Литоральная зона Ладожского озера. 2011. СПб.: Нестор-История.
  11. Митрукова Г.Г., Капустина Л.Л., Курашов Е.А. 2020. Экологическая оценка качества вод литоральной зоны Ладожского озера по результатам микробиологических исследований // Тр. Карельск. науч. центра РАН. № 9. С. 88. https://doi.org/10.17076/lim1277
  12. Распопов И.М. 1985. Высшая водная растительность больших озер Северо-Запада СССР. Л.: Наука.
  13. Садчиков А.П. 2003. Методы изучения пресноводного фитопланктона: методическое руководство. М.: Университет и школа.
  14. Судницына Д.Н. 2005. Экология водорослей Псковской области. Уч. пособие. Псков: ПГПУ.
  15. Ткачев А.В. 2008. Исследование летучих веществ растений. Новосибирск: Издательско-полиграфическое предприятие “Офсет”.
  16. Allelopathy. Current trends and future applications. 2013. Berlin: Springer.
  17. Appenroth K.-J., Sree K.S., Böhm V. et al. 2017. Nutritional value of duckweeds (Lemnaceae) as human food // Food Chem. V. 217. P. 266. https://doi.org/10.1016/j.foodchem.2016.08.116
  18. Asif A., Baig M.A., Siddiqui M.B. 2021. Role of jasmonates and salicylates in plant allelopathy // jasmonates and salicylates signaling in plants. Signaling and communication in plants. Cham: Springer. P. 115. https://doi.org/10.1007/978-3-030-75805-9_6
  19. Aslam F., Khaliq A., Matloob A. et al. 2017. Allelopathy in agro-ecosystems: a critical review of wheat allelopathy-concepts and implications // Chemoecol. V. 27. P. 1. https://doi.org/10.1007/s00049-016-0225-x
  20. Caputo L., Amato G., de Bartolomeis P. et al. 2022. Impact of drying methods on the yield and chemistry of Origanum vulgare L. essential oil // Sci. Reports. V. 12. P. 3845. https://doi.org/10.1038/s41598-022-07841-w
  21. Czekanowski J. 1922. Coefficient of racial likeness and durchschnittliche Differenz // Anthropol. Anz. V. 9. P. 227.
  22. Dvořáková Březinová T., Vymazal J. 2018. Phenolic compounds in wetland macrophytes // Scientia Agriculturae Bohemica. V. 49(1). P. 1. https://doi.org/ 10.2478/sab-2018-0001
  23. Fink P. 2007. Ecological functions of volatile organic compounds in aquatic systems // Mar. Freshwater Behav. Physiol. V. 40. P. 155.
  24. Gao Y.-N., Liu B.-Y., Xu D. et al. 2011. Phenolic compounds exuded from two submerged freshwater macrophytes and their allelopathic effects on microcystis aeruginosa // Pol. J. Environ. Stud. V. 20(5). P. 1153.
  25. Gopal B., Goel U. 1993. Competition and allelopathy in aquatic plant communities // The Bot. Review. V. 59. № 3. P. 155.
  26. Haroon A.M. 2020. Proximate and total fatty acid composition of some aquatic macrophytes in the Nile River Rayahs, Egypt // Pakistan J. Biol. Sci. V. 23. P. 295. https://doi.org/10.3923/pjbs.2020.295.305
  27. Hassan F.M., Salman J.M., Dou Abul A.A. et al. 2016. Polycyclic aromatic hydrocarbon (PAHs) concentrations in some aquatic macrophytes in Hilla River, Iraq // J. Environ. Protection. V. 7(2). P. 198. https://doi.org/10.4236/jep.2016.72018
  28. Hassanpouraghdam M.B., Hassani A., Vojodi L. et al. 2010. Drying method affects essential oil content and composition of Basil (Ocimum basilicum L.) // J. Essential Oil Bearing Plants. V. 13(6). P. 759.
  29. Hegazy A.K., Amer W.M., Khedr A.A. 2001. Allelopathic effect of Nymphaea lotus L. on growth and yield of cultivated rice around Lake Manzala (Nile Delta) // Hydrobiologia. V. 464. P. 133. https://doi.org/10.1023/A:1013943318230
  30. Hu H., Hong Y. 2008. Algal-bloom control by allelopathy of aquatic macrophytes – a review // Frontiers Environ. Sci. Engineering in China. V. 2(4). P. 421.
  31. Jaccard P. 1901. Distribution de la flore alpine dans le Bassin des Dranses et dans quelques regions voisines // Bull. Soc. Vaudoise Sci. Natur. V. 37. Bd 140. P. 241.
  32. Kumar G., Sharma J., Goswami R.K. et al. 2022. Freshwater Macrophytes: a potential source of minerals and fatty acids for fish, poultry, and livestock // Front. Nutr. Apr. V. 11. e9:869425. https://doi.org/10.3389/fnut.2022.869425
  33. Kurashov E.A., Mitrukova G.G., Krylova Yu.V. 2018. Interannual variability of low-molecular metabolite composition in Ceratophyllum demersum (Ceratophyllaceae) from a floodplain lake with a changeable trophic status // Contemp. Problems Ecol. V. 11(2). P. 179. https://doi.org/10.1134/S1995425518020063
  34. Kurashov E., Krylova J., Protopopova E. 2021. The Use of allelochemicals of aquatic macrophytes to suppress the development of cyanobacterial “Blooms” // Plankton Communities. London: IntechOpen. https://doi.org/10.5772/intechopen.95609
  35. Kurashov E.A., Krylova J.V., Mitrukova G.G., Chernova A.M. 2014. Low-molecular-weight metabolites of aquatic macrophytes growing on the territory of Russia and their role in hydroecosystems // Contemp. Problems Ecol. V. 7(4). P. 433. https://doi.org/10.1134/S1995425514040064
  36. Morisita M. 1959. Measuring of interspecific association and similarity between communities // Memoires of the Faculty of Science. Kyushu University. Ser. E (Biol.). № 3. P. 65.
  37. Mushtaq W., Siddiqui M.B., Hakeem K.R. 2020. Allelopathy. Potential for green agriculture. Springer Briefs in Agriculture. https://doi.org/10.1007/978-3-030-40807-7
  38. Nakai S., Yamada S., Hosomi M. 2005. Anti-cyanobacterial fatty acids released from Myriophyllum spicatum // Hydrobiologia. V. 543. P. 71.
  39. Śliwińska-Wilczewska S., Wiśniewska K.A., Budzałek G., Konarzewska Z. 2021. Phenomenon of Allelopathy in Cyanobacteria // Ecophysiology and Biochemistry of Cyanobacteria. Singapore: Springer. P. 225. https://www.doi.org/10.1007/978-981-16-4873-1_11
  40. Sorensen T.A. 1948. A method of establishing groups of equal amplitude in plant sociology based on similarity of species content, and its application to analyses of the vegetation on Danish commons // Kongelige Danske Videnskabernes Selskabs Biologiske Skrifter. V. 5. P. 1.
  41. Sun X., Jin H., Zhang L. et al. 2016. Screening and isolation of the algicidal compounds from marine green alga Ulva intestinalis // Chin. J. Ocean. Limnol. V. 34. Р. 781. https://doi.org/10.1007/s00343-016-4383-z
  42. Zhu X., Dao G., Tao Y. et al. 2021. A review on control of harmful algal blooms by plant-derived allelochemicals // J. Hazardous Mat. V. 401. P. 123403. https://doi.org/10.1016/j.jhazmat.2020.123403
  43. Zuo S., Zhou S., Ye L. et al. 2016. Antialgal effects of five individual allelochemicals and their mixtures in low level pollution conditions // Environ. Sci. Pollut. Res. V. 23. Р. 15703. https://doi.org/10.1007/s11356-016-6770-6

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML
Download
2. Fig. 1. Location of P. perfoliatus sampling in Lake Ladoga. 1st room. Impilakhti, 2 – at Mantinsaari island, 3 – Svirskaya bay, 4 – at the village. Voronovo, 5 – at the mouth of the Volkhov river, 6 – hall. Lehmolakhti; the black outline indicates the environmental risk zones identified in Lake Ladoga (Littoral..., 2011).

Download (247KB)
Indexing metadata
3. Fig. 2. Changes in the total number of NOS (1) and the number of carboxylic acids (CA, 2) in the composition of NM P. perfoliatus in the studied biotopes. And – the hall. Impilakhti, Near the mouth of the Volkhov river, Svi – Svirskaya bay, Vor – near the village. Voronovo, Man – O. Mantinsaari, L – hall. Lehmolakhti.

Download (52KB)
Indexing metadata
4. Fig. 3. Changes in the number of cyanobacteria (Ncyan, thousand cells/ml) (1), concentration (CA, mcg/g of dry weight (2) and the proportion of CA, % (3) of the total proportion of aldehydes and ketones, AL + K, % (4) and the proportion of phenols F, % (5) as part of P. perfoliatus.

Download (91KB)
Indexing metadata
5. Fig. 4. The relationship between the proportion of carboxylic acids (CA, %) and the total proportion of aldehydes and ketones (AL + K, %) in the NM composition of P. perfoliatus in the studied habitats.

Download (46KB)
Indexing metadata
6. Supplement
Download (92KB)
Indexing metadata

Copyright (c) 2024 The 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».