THE PROBLEM OF INDUCED IMMUNITY IN CONIFERS

封面

如何引用文章

全文:

详细

During the field experiments on artificial inoculation, the mycelium of Grosmannia aoshimae (Ohtaka et Masuya) Masuya et Yamaoka fungus was observed to spread slowly in the conductive tissues of Siberian fir ( Abies sibirica Ledeb.) trees that retained their viability after slow intensity attack by four-eyed fir bark beetles ( Polygraphus proximus Blandford). In damaged trees the length of phloem necrosis after artificial inoculation of trunks with G. aoshimae culture was approximately 30 % less than in trees without signs of attack. The most likely reason for the inhibition is the defense reactions presumably induced in stems by unsuccessful attempts of the beetle attack prior to artificial inoculation. This phenomenon raises the question of the lack of knowledge about induced resistance in coniferous species. In contrast to herbaceous plants induced resistance in woody species including coniferous ones has been poorly studied. It was demonstrated that natural or artificial “low-intensity” infection with pathogens can increase tree resistance to diseases in branches and trunks, as well as to stem pests. However, the signaling pathways that cause the activation of defense reactions have not yet been sufficiently characterized. Because of the size of woody plants and the multiplicity of their ecological relationships, it is of particularly importance to study the interactions between molecular signaling pathways that are running from the different sites of damage. Studies of induced resistance in conifers, especially the characterization of endogenous signaling pathways, open the new prospects for tree conditions diagnosing, developing environmentally friendly methods for regulating the resistance of forest stands, mitigating the pest impact on trees, including the cases of biological invasions.

作者简介

N. Pashenova

V. N. Sukachev Institute of Forest, Russian Academy of Sciences, Siberian Branch, Federal Research Center Krasnoyarsk Scientific Center, Russian Academy of Sciences, Siberian Branch

Email: pasnat@ksc.krasn.ru
Krasnoyarsk, Russian Federation

A. Pertsovaya

V. N. Sukachev Institute of Forest, Russian Academy of Sciences, Siberian Branch, Federal Research Center Krasnoyarsk Scientific Center, Russian Academy of Sciences, Siberian Branch

Email: pertsovaya@mail.ru
Krasnoyarsk, Russian Federation

Yu. Baranchikov

V. N. Sukachev Institute of Forest, Russian Academy of Sciences, Siberian Branch, Federal Research Center Krasnoyarsk Scientific Center, Russian Academy of Sciences, Siberian Branch

Email: baranchikov_yuri@yahoo.com
Krasnoyarsk, Russian Federation

E. Muratova

V. N. Sukachev Institute of Forest, Russian Academy of Sciences, Siberian Branch, Federal Research Center Krasnoyarsk Scientific Center, Russian Academy of Sciences, Siberian Branch

Email: elena-muratova@ksc.krasn.ru

A. Pimenov

V. N. Sukachev Institute of Forest, Russian Academy of Sciences, Siberian Branch, Federal Research Center Krasnoyarsk Scientific Center, Russian Academy of Sciences, Siberian Branch

编辑信件的主要联系方式.
Email: pasnat@ksc.krasn.ru

参考

  1. Баранчиков Ю. Н., Демидко Д. А., Лаптев А. В., Петько В. М. Динамика отмирания деревьев пихты сибирской в очаге уссурийского полиграфа // Лесн. вестн. 2014. Т. 18. Вып. 6. С. 132-138.
  2. Буров В. Н., Петрова М. О., Селицкая О. Г., Степанычева Е. А., Черменская Т. Д., Шамшев И. В. Индуцированная устойчивость растений к фитофагам. М.: Тов-во науч. изд. КМК, 2012. 182 с.
  3. Пашенова Н. В., Кононов А. В., Устьянцев К. В., Блинов А. Г., Перцовая А. А., Баранчиков Ю. Н. Офиостомовые грибы, ассоциированные с уссурийским полиграфом на территории России // Рос. журн. биол. инваз. 2017. Т. 10. № 4. С. 80-95.
  4. Blodgett J. T., Eyles A., Bonello P. Organ-dependent induction of systemic resistance and systemic susceptibility in Pinus nigra inoculated with Sphaeropsis sapinea and Diplodia scrobiculata // Tree Physiol. 2007. V. 27. Iss. 4. P. 511-517.
  5. Bonello P., Gordon T. R., Storer A. J. Systemic induced resistance in Monterey pine // For. Pathol. 2001. V. 31. Iss. 2. P. 99-106.
  6. Bonello P., Gordon T. R., Herms D. A., Wood D. L., Erbilgin N. Nature and ecological implications of pathogen-induced systemic resistance in conifers: A novel hypothesis // Physiol. Mol. Plant Pathol. 2006. V. 68. Iss. 4-6. P. 95-104.
  7. Bostock R. M. Signal crosstalk and induced resistance: straddling the line between cost and benefit // Annu. Rev. Phytopathol. 2005. V. 43. P. 545-580.
  8. Eyles A., Bonello P., Ganley R., Mohammed C. Induced resistance to pests and pathogens in trees // New Phytol. 2010. V. 185. Iss. 4. P. 893-908.
  9. Goheen D. J., Hansen E. M. Effects of pathogens and bark beetles on forests // Beetle-pathogen interactions in conifer forests / T. D. Schowalter, G. M. Filip (Eds.). London: Acad. Press Harcourt Brace & Co., Publ., 1993. P. 175-96.
  10. McNee W. R., Bonello P., Wood D. L., Storer A. J., Gordon T. R. Feeding response of Ips paraconfusus to phloem and phloem metabolites of Heterobasidion annosum-inoculated ponderosa pine, Pinus ponderosa //j. Chem. Ecol. 2003. V. 29. N. 5. P. 1183-1202.
  11. Nosenko T., Hanke-Uhe M., Heine P. A., Shahid A., Dübel S., Rennenberg H., Schumacher J., Winkler J. B., Schnitzler J.-P., Hänsch R., Kaufholdt D. Plant defense proteins as potential markers for early detection of forest damage and diseases // Front. For. Glob. Change. 2021. V. 4. Article 654032. 5 p.
  12. Van Oosten V. R., Bodenhausen N., Reymond P., Van Pelt J. A., Van Loon L. C., Dicke M., Pieterse C. M. Differential effectiveness of microbially induced resistance against herbivorous insects in Arabidopsis // Mol. Plant-Microbe Interact. 2008. V. 21. N. 7. P. 919-930.

补充文件

附件文件
动作
1. JATS XML

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».