The state of the adaptive potential of Quercus robur L. in field-protective forest belts based on the study of substances of secondary metabolism

Cover Page

Cite item

Full Text

Abstract

The paper studies various groups of substances of secondary metabolism of phenolic nature in the leaves of model trees of English oak growing in the field-protective forest belts of the agroforestry complex «Kamennaya Steppe». A physiological and biochemical analysis was carried out on samples of oak leaves from each tree in two stages – in the first decade of June and in early August. From each model tree 4–6 shoots of the lower tier of the southern exposure were selected. Significant biochemical diversity of the control and experimental groups of model oak trees was revealed. It is shown that the most significant fluctuations in the level of phenolic substances occur at the beginning of the growing season and then their content is stabilized. The informativeness of biochemical monitoring studies in the complex assessment of the current state of oak stands was confirmed. It is proved that the content of substances of secondary metabolism of phenolic nature and their combination can serve as a criterion of potential energy efficiency.

About the authors

Marina Yurievna Sautkina

All-Russian Research Institute of Forest Genetics, Breeding and Biotechnology

Author for correspondence.
Email: sautmar@mail.ru

candidate of agricultural sciences, researcher of Ecological Genetics Laboratory

Russian Federation, Voronezh

References

  1. Федотов В.И. Антропогенез – объективная реальность в географической оболочке Земли // Вестник ВГУ Сер. География. Геоэкология. 2014. № 3. С. 5–8.
  2. Haviola S., Saloniemi J., Ossypov V. et al. Additive genetic variation of secondary and primary metabolites in mountain birch // OIKOS. 2006. № 112. P. 382–391.
  3. Киракосян Р.Н., Калашникова Е.А. Содержание фенольных соединений в листьях растений-регенерантов капусты белокочанной (Brassica oleracea L.) // Известия Тимирязевской сельскохозяйственной академии. 2017. № 2. С. 34–42.
  4. Сауткина М.Ю., Кузнецова Н.Ф., Тунякин В.Д. Современное состояние полезащитных лесных полос с преобладанием дуба черешчатого (Quercus robur L.) // Лесохозяйственная информация. 2018. № 1. С. 78–89.
  5. Беликов В.В. Оценка содержания флавонол-производных в плодах Sylabium marianum (L.) // Растительные ресурсы. 1985. № 3. С. 350–358.
  6. Julkunen-Titto R. Phenolic constituents in leaves of northen willows: methods for the analysis of certain phenolics // Journal of Agricultural and Food Chemistry. 1985. № 33. P. 213–217.
  7. Харборн Дж. Биохимия фенольных соединений. М.: Изд-во «Мир», 1968. 448 с.
  8. Salminen J.-P., Roslin T., Karonen M. Seasonal variation in the content of hydrolizable tannins, flavonoid glycosides and proanthocyanidins in oak leaves // Journal of Chemical Ecology. 2004. № 30 (9). P. 1693–1702.
  9. Полякова Л.В. Фенольные соединения листьев материнских деревьев и сеянцев полусибсового потомства дуба черешчатого // Биологический вестник. 2007. № 11. С. 61–66.
  10. Agati G., Azzarello E., Pollastri S., Tattini M. Flavanoids an antioxidants in plants: Location and functional significance // Plant Science. 2012. № 196. P. 67–76.
  11. Lahtinen M., Kapari L., Ossipov V., et al. Biochemical transformation of birch leaf phenolics in larvae of six species of sawflies // Chemoecology. 2005. № 1 (3). P. 153–159.
  12. Полякова Л.В., Литвиненко В.И. Регуляция синтеза некоторых групп фенольных соединений в листьях дуба черешчатого в условиях повреждения патогенной инфекцией и насекомыми // Фенольные соединения: фундаментальные и прикладные аспекты: сб. науч. тр. М., 2015. С. 396–403.
  13. Полякова Л.В., Литвиненко В.И. Значение вторичных метаболитов в формировании устойчивости к мучнистой росе деревьев 16-летних культур дуба черешчатого // Лесоведение. 2019. № 2. С. 128–137.
  14. Полякова Л.В., Литвиненко В.И. Биохимическое разнообразие полусибсового потомства деревьев дуба черешчатого как источник отбора генотипов для микроклонирования // Бюллетень ГНБС. 2016. № 121. С. 24–32.
  15. Ossipov V., Salminen J.-P., Ossipova S., Haukioja E., Pihlaja K. Gallic acid and hydrolysable tannins are formed in birch leaves from an intermediate compound of the shikimate pathway // Biochemical Systematics and Ecology. 2003. № 31 (1). P. 3–16.
  16. Полякова Л.В. Сезонная изменчивость фенольных соединений в листьях деревьев дуба черешчатого (Quercus robur) и красного (Quercus rubra), устойчивых и восприимчивых к мучнистой росе (Microsphaera alphitoides) // Лiciвництво i агролiсомелiорацiя. 2008. № 113. С. 252–259.
  17. Шеин И.В., Шибистова О.Б., Зражевская Т.К., Астраханцева Н.Г., Полякова Г.Г. Содержание фенольных соединений и активность ключевых ферментов их синтеза в гипокотилях сосны обыкновенной при фузариозе // Физиология растений. 2003. № 50. С. 581–586.
  18. Полякова Л.В., Кузнецова Н.Ф. Повышение устойчивости лесозащитных полос с участием сосны обыкновенной на основе изучения особенностей метаболизма веществ вторичного обмена // Бюллетень ГНБС. 2020. № 136. С. 140–147.

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML
2. Figure 1 - Accumulation of phenolic compounds in the leaves of English oak (forest belt No. 133, Kamennaya Steppe, June 2019)

Download (21KB)
3. Figure 2 - Accumulation of phenolic compounds in the leaves of English oak (forest belt No. 133, Kamennaya Steppe, August 2019)

Download (19KB)

Copyright (c) 2021 Sautkina M.Y.

Creative Commons License
This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License.

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».