Secondary metabolites of soybean seeds variety locus and their spatial arrangement, represented by laser microscopy

Cover Page

Cite item

Full Text

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

Abstract

The purpose of this study is a detailed metabolomic analysis using tandem mass spectrometry of the soybean variety Locus, selected from the collection of the Federal Scientific Center for Agrobiotechnologies of the Far East named after A. K. Chaika», to identify both the polyphenolic composition of seeds and the determination of other chemical groups in the composition of the seed. Tandem mass spectrometry studies were further supported by visual data obtained for the first time using laser microscopy. The object of the study is the seeds of the soybean variety Locus, grown in 2022 at the field site of the soybean breeding laboratory of the Federal Scientific Center for Agrobiotechnologies of the Far East named after A. K. Chaika», located in the village of Timiryazevsky (near the city of Ussuriysk). Experiments were carried out on a CLSM-800 laser confocal microscope and mass spectrometry of biologically active substances on an amaZon SL ion trap. Laser microscopy made it possible to clarify in detail the spatial distribution of the content of phenolic acids, flavonols and anthocyanins in soybean seeds. The studies were able to convincingly show that soybean polyphenolic substances and, in particular, anthocyanins are spatially localized mainly in the soybean seed coat. High-performance liquid chromatography coupled with ion trap (tandem mass spectrometry) was used to identify target analytes in soybean seed extracts. Using tandem mass spectrometry, the presence of 59 compounds was identified, of which 35 compounds represent the group of polyphenolic compounds. 15 compounds were identified for the first time in soybean extracts of the Locus variety. These are flavones: apigenin, acacetin, cirsimaritin; tetrahydroxyflavone aromadendrin 7-O-rhamnoside; lignan medioresinol; coumarin tomentin and other polyphenolic compounds. The data obtained will help intensify future research on the development and production of new drugs, dietary supplements, food additives and various functional and specialized products containing targeted soybean extracts.

Full Text

Restricted Access

About the authors

M. P. Razgonova

Federal Research Center the Vavilov All-Russian Institute of Plant Genetic Resources (VIR); Far Eastern Federal University, Advance Engineering School «Institute of Biotechnology, Bioengineering and Food System»

Author for correspondence.
Email: m.razgonova@vir.nw.ru

кандидат технических наук

Russian Federation, 190000, Sankt-Peterburg, ul. Bol’shaya Morskaya, 42–44; 690922, Vladivostok, ostrov Russkii, Ayaks, 10

E. I. Cherevach

Far Eastern Federal University, Advance Engineering School «Institute of Biotechnology, Bioengineering and Food System»

Email: m.razgonova@vir.nw.ru

доктор технических наук

Russian Federation, 690922, Vladivostok, ostrov Russkii, Ayaks, 10

E. S. Butovets

Chaika Federal Scientific Center for Agrobiotechnology of the Far East

Email: m.razgonova@vir.nw.ru

кандидат сельскохозяйственных наук

Russian Federation, 692539, Ussuriisk, Primorskii krai, pos. Timiryazevskii, ul. Volozhenina, 30

L. M. Lukyanchuk

Chaika Federal Scientific Center for Agrobiotechnology of the Far East

Email: m.razgonova@vir.nw.ru
Russian Federation, 692539, Ussuriisk, Primorskii krai, pos. Timiryazevskii, ul. Volozhenina, 30

E. A. Vasina

Chaika Federal Scientific Center for Agrobiotechnology of the Far East

Email: m.razgonova@vir.nw.ru
Russian Federation, 692539, Ussuriisk, Primorskii krai, pos. Timiryazevskii, ul. Volozhenina, 30

O. L. Shepel

Far Eastern Research Institute of Agriculture, Khabarovsk Federal Scientific Center, Far Eastern branch, Russian Academy of Sciences

Email: m.razgonova@vir.nw.ru
Russian Federation, 680000, Khabarovsk, ul. Dzerzhinskogo, 54

K. S. Golokhvast

Federal Research Center the Vavilov All-Russian Institute of Plant Genetic Resources (VIR); Siberian Federal Research Center of Agricultural Biotechnology, Russian Academy of Sciences

Email: m.razgonova@vir.nw.ru

доктор биологических наук

Russian Federation, 190000, Sankt-Peterburg, ul. Bol’shaya Morskaya, 42–44; 630501, Novosibirskaya obl., Novosibirskii r-n, pos. Krasnoobsk, a/ya 463

References

  1. Создание высокопродуктивного сорта сои классическими методами селекции / В. В. Толоконников, Т. С. Кошкарова, Г. О. Чамурлиев и др. // Известия Нижневолжского агроуниверситетского комплекса: Наука и высшее профессиональное образование. 2021. № 2 (62). С. 87–93. doi: 10.32786/2071–9485–2021–02–09.
  2. Синеговская В. Т., Фокина Е. М. Селекция сои как инструмент решения задач импортозамещения в Дальневосточном федеральном округе // Труды Кубан. гос. аграр. ун-та. 2018.Вып. 172. С. 328–331. doi: 10.21515/1999-1703-72-328-331.
  3. Синеговский М. О. Перспективы производства сои в Дальневосточном федеральном округе // Вестник российской сельскохозяйственной науки. 2020. Вып. 1. С. 13–16. doi: 10.30850/vrsn/2020/1/13-16.
  4. Бутовец Е. С., Страшненко Т. Н. Изучение сортов сои дальневосточной селекции в условиях Приморского края // Аграрный вестник Приморья. 2020.Вып. 13 (19). С. 10–13.
  5. Genome-wide association mapping for seed protein and oil contents using a large panel of soybean accessions / D. Li, X. Zhao, Y. Han, et al. // Genomics. 2019. Vol. 111. No. 1. P. 90–95. doi: 10.1016/j.ygeno.2018.01.004.
  6. Soybean constituents and their functional benefits / A. K. Dixit, J. Antony, N. K. Sharma, et al. // Research Singpost. 2011. Vol. 37. No. 2. P. 367–383.
  7. Tissue localization of phenolic compounds in plants by confocal laser scanning microscopy / P. Hutzler, R. Fischbach, W. Heller, et al. // J. Exp. Bot. 1998. Vol. 49. P. 953–965.
  8. Spatial Distribution of Polyphenolic Compounds in Corn Grains (Zea mays L. var. Pioneer) Studied by Laser Confocal Microscopy and High-Resolution Mass Spectrometry / M. Razgonova, Y. Zinchenko, K. Pikula, et al. // Plants. 2022. Vol. 11. Article 630. URL: https://www.mdpi.com/2223–7747/11/5/630 (дата обращения: 02.12.2023).
  9. Three-dimensional internal structure of a soybean seed by observation of autofluorescence of sequential sections / Y. Ogawa, K. Miyashita, H. Shimizu, et al. // J. Jpn. Soc. Food Sci. Technol. 2003. Vol. 50. P. 213–217.
  10. Pegg T. J., Gladish D. K., Baker R. L. Algae to angiosperms: Autofluorescence for rapid visualization of plant anatomy among diverse taxa // Appl. Plant Sci. 2021. Vol. 9. Article e11437. URL: https://bsapubs.onlinelibrary.wiley.com/doi/pdf/10.1002/aps3.11437 (дата обращения: 02.12.2023).
  11. Systemic Uptake of Fluorescent Tracers by Soybean (Glycine max (L.) Merr.) Seed and Seedlings / Z. Wang, M. Amirkhani, S.A.G. Avelar, et al. // Agriculture. 2020. Vol. 10. Article 248. URL: https://www.mdpi.com/2077–0472/10/6/248 (дата обращения: 02.12.2023).
  12. Krishnan H.B., Jurkevich A. Confocal Fluorescence Microscopy Investigation for the Existence of Subdomains within Protein Storage Vacuoles in Soybean Cotyledons // Int. J. Mol. Sci. 2022. Vol. 23. Article 3664. URL: https://www.mdpi.com/1422–0067/23/7/3664 (дата обращения: 02.12.2023).
  13. Techniques for extraction of bioactive compounds from plant materials: A review / J. Azmir, I.S.M. Zaidul, M. M. Rahman, et al. // J. Food Eng. 2013. Vol. 117. P. 426–436.
  14. Rudall P. J., Caddick L. R. Investigation of the presence of phenolic compounds in monocotyledonous cell walls, using UV fluorescence microscopy // Annals of Botany. 1994. Vol. 74. P. 483–491.
  15. Endosperm structure affects the malting quality of barley (Hordeum vulgare L.) / U.R.M. Holopainen, A. Wilhelmson, M. Salmenkallio-Marttila, et al. // J. Agric. Food Chemistry. 2005. Vol. 53. P. 7279–7287.
  16. Hydroxycinnamic acids and ferulic acid dehydrodimers in barley and processed barley / D. Hernanz, V. Nunez, A. I. Sancho, et al. // J. Agric. Food Chemistry. 2001. Vol. 49. No. 10. P. 4884–4888.
  17. Goggin D. E., Steadman K. J. Blue and green are frequently seen: responses of seeds to short- and mid-wave length light // Seed Science Research. 2011. Vol. 22. No. 1. P. 27–35.
  18. Donaldson L. Autofluorescence in Plants // Molecules. 2020. Vol. 25. Article 2393. URL: https://www.mdpi.com/1420–3049/25/10/2393 (дата обращения: 02.12.2023).
  19. Frequency-upconverted stimulated emission by simultaneous five-photon absorption / Q. Zheng, H. Zhu, S.-C. Chen, et al. // Nature Protonics. 2013. Vol. 7. P. 234–239.
  20. Frequency-upconverted stimulated emission by simultaneous five-photon absorption / C.B. da Silva, N. M. Oliveira, M. E. Amaral de Carvalho, et al. // Nature Protonics. 2013. Vol. 7. P. 234–239.
  21. Identification of tissular origin of particles based on autofluorescence multispectral image analysis at the macroscopic scale / M. Corcel, M.-F. Devaux, F. Guillon, et al. // EPJ Web of Conferences. Powders & Grains 2017. Vol. 140 Article 05012. URL: https://www.epj-conferences.org/articles/epjconf/pdf/2017/09/epjconf162551.pdf. (дата обращения: 02.12.2023).
  22. Lichtenthaler H. K., Schweiger J. Cell wall bound ferulic acid, the major substance of the blue-green fluorescence emission of plants // J. Plant Physiol. 1998. Vol. 152. P. 272–282. URL: https://www.sciencedirect.com/science/article/abs/pii/S0176161798801429 (дата обращения: 02.12.2023).
  23. Brillouet J. M., Riochet D. Cell wall polysaccharides and lignin in cotyledons and hulls of seeds from various lupin (Lupinus L.) species // J. Sci. Food Agric. 1983. Vol. 34. P. 861–868.
  24. Evaluation of lignin content of soybean seed coat stored in a controlled environment / F. C. Krzyzanowski, J.D.B. Franca Neto, J.M. . Mandarino, et al. // Rev. Bras. De Sementes. 2008. Vol. 30. P. 220–223. URL: https://www.scielo.br/j/rbs/a/FzBZzk6xD6VCKDmbWCyTXmF/?lang=en (дата обращения: 02.12.2023).
  25. Genetic diversity of soybeans (Glycine max (L.) merr.) with black seed coats and green cotyledons in Korean germplasm / H. Jo, J. Y. Lee, H. Cho, et al. // Agronomy. 2021. Vol. 11. Article 581. URL: https://www.mdpi.com/2073–4395/11/3/581 (дата обращения: 02.12.2023).
  26. O. Monago-Marana, I. Duran-Meras, T. Galeano-Diaz, et al. Fluorescence properties of flavonoid compounds. Quantification in paprika samples using spectrofluorimetry coupled to second order chemometric tools // Food Chem. 2016. Vol. 196. P. 1058–1065.
  27. Roshchina V. V., Kuchin A. V., Yashin V. A. Application of Autofluorescence for Analysis of Medicinal Plants // Spectrosc. Int. J. 2017. Article 7159609. URL: https://downloads.hindawi.com/archive/2017/7159609.pdf (дата обращения: 02.12.2023).
  28. Photosynthetic characteristics and metabolic analyses of two soybean genotypes revealed adaptive strategies to low-nitrogen stress / M. Li, J. Xu, X. Wang, et al. // J. Plant Physiol. 2018. Vol. 229. P. 132–141.
  29. Differences in the metabolic profiles and antioxidant activities of wild and cultivated black soybeans evaluated by correlation analysis / J. L. Xu, J.-S. Shin, S.-K. Park, et al. // Food Res. Int. 2017. Vol. 100. P. 166–174.
  30. Rapid qualitative profiling and quantitative analysis of phenolics in Ribes meyeri leaves and their antioxidant and antidiabetic activities by HPLC-QTOF-MS/MS and UHPLC–MS/MS / Y. Zhao, H. Lu, Q. Wang, et al. // J. Sep. Sci. 2021. Vol. 44. P. 1404–1420.
  31. Comparison of Multiple Bioactive Constituents in the Flower and the Caulis of Lonicera japonica Based on UFLC-QTRAP-MS/MS Combined with Multivariate Statistical Analysis / Z. Cai, C. Wang, L. Zou, et al. // Molecules. 2019. Vol. 24. Article 1936. URL: https://www.mdpi.com/1420–3049/24/10/1936 (дата обращения: 02.12.2023).
  32. Synergistic interaction between propolis extract, essential oils, and antibiotics against Staphylococcus epidermidis and methicillin resistant Staphylococcus aureus / O. Belmehdi, A. Bouyahya, J. Jeko, et al. // Int. J. Second Metab. 2021. Vol. 8. No. 3. P. 195–213.
  33. Structural analysis and profiling of phenolic secondary metabolites of Mexican lupine species using LC–MS techniques / A. Wojakowska, A. Piasecka, P. M. Garcia-Lopez, et al. // Phytochem. 2013. Vol. 92. P. 71–86.
  34. Unveiling the Phytochemical Profile and Biological Potential of Five Artemisia Species / A. Trifan, G. Zengin, K. I. Sinan, et al. // Antioxidants. 2022. Vol. 11. Article 1017. URL: https://www.mdpi.com/2076–3921/11/5/1017 (дата обращения: 02.12.2023).
  35. Phytochemical Profiling of Flavonoids, Phenolic Acids, Terpenoids, and Volatile Fraction of a Rosemary (Rosmarinus officinalis L.) Extract / P. Mena, M. Cirlini, M. Tassotti, et al. // Molecules. 2016. Vol. 21. Article 1576. URL: https://www.mdpi.com/1420–3049/21/11/1576 (дата обращения: 02.12.2023).
  36. The Yin-Yang Property of Chinese Medicinal Herbs Relates to Chemical Composition but Not Anti-Oxidative Activity: An Illustration Using Spleen-Meridian Herbs / Y. Huang, P. Yao, K. W. Leung, et al. // Frontiers in Pharmacology. 2018. Vol. 9. Article 1304. URL: https://www.frontiersin.org/journals/pharmacology/articles/10.3389/fphar.2018.01304/full (дата обращения: 02.12.2023).
  37. Chemical Fingerprinting Profile and Targeted Quantitative Analysis of Phenolic Compounds from Rooibos Tea (Aspalathus linearis) and Dietary Supplements Using UHPLC-PDA-MS / O. I. Fantoukh, Y.-H. Wang, A. Parveen, et al. // Separations. 2022. Vol. 9. Article 159. URL: https://www.mdpi.com/2297–8739/9/7/159 (дата обращения: 02.12.2023).
  38. Spinola V., Pinto J., Castilho P. C. Identification and quantification of phenolic compounds of selected fruits from Madeira Island by HPLC-DAD-ESI–MSn and screening for their antioxidant activity // Food Chem. 2015. Vol. 173. P. 14–30.
  39. HPLC–DAD–ESI–MS/MS screening of bioactive components from Rhus coriaria L. (Sumac) fruits / I. M. Abu-Reidah, M. S. Ali-Shtayeh, R. M. Jamous, et al. // Food Chem. 2015. Vol. 166. P. 179–191.
  40. Characterization of phenolic compounds in jocote (Spondias purpurea L.) peels by ultra-high-performance liquid chromatography/electrospray ionization mass spectrometry / C. Engels, D. Grater, P. Esquivel, et al. // Food Res. Int. 2012. Vol. 46. P. 557–562.
  41. Identification of Chemopreventive Components from Halophytes Belonging to Aizoaceae and Cactaceae Through LC/MS – Bioassay Guided Approach / A. R. Hamed, S. S. El-Hawary, R. M. Ibrahim, et al. // J. Chrom. Sci. 2021. Vol. 59. No. 7. P. 618–626.
  42. Colonic fermentation of polyphenols from Chilean currants (Ribes spp.) and its effect on antioxidant capacity and metabolic syndrome-associated enzymes / A. Burgos-Edwards, F. Jimenez-Aspee, C. Theoduloz, et al. // Food Chem. 2018. Vol. 258. P. 144–155.
  43. Zostera marina L. Supercritical CO2-Extraction and Mass Spectrometric Characterization of Chemical Constituents Recovered from Seagrass / M. P. Razgonova, L. A. Tekutyeva, A. B. Podvolotskaya, et al. // Separations. 2022. Vol. 9. Article 182. URL: https://www.mdpi.com/2297–8739/9/7/182 (дата обращения: 02.12.2023).
  44. Low Molecular Weight Phenolics of Grape Juice and Winemaking Byproducts: Antioxidant Activities and Inhibition of Oxidation of Human Low-Density Lipoprotein Cholesterol and DNA Strand Breakage / A. Costa de Camargo, M.A.B. Regitano-d’Arce, A. C. Telles Biasoto, et al. // Agricult. Food Chem. 2014. Vol. 62. P. 12159–12171. doi: 10.1021/jf504185s.
  45. A rapid and sensitive UHPLC-FT-ICR MS/MS method for identification of chemical constituents in Rhodiola crenulata extract, rat plasma and rat brain after oral administration / F. Han, Y. Li, L. Ma, et al. // Talanta. 2016. Vol. 160. P. 183–193.
  46. The Global metabolome profiles of four varieties of Lonicera caerulea, established via tandem mass spectrometry / M. P. Razgonova, M. A. Navaz, A. S. Sabitov, et al. // Horticulturae. 2023. Vol. 9. Article 1188. URL: https://www.mdpi.com/2311–7524/9/11/1188 (дата обращения: 02.12.2023).
  47. Serrano C. A., Villena G. K., Rodrigues E. F. Phytochemical profile and rosmarinic acid purification from two Peruvian Lepechinia Willd. species (Salviinae, Mentheae, Lamiaceae) // Scientific Report. 2021. Vol. 11. Article 7260. URL: https://www.nature.com/articles/s41598–021–86692–3 (дата обращения: 02.12.2023).
  48. Vijayan K. P. R., Raghu A. V. Tentative characterization of phenolic compounds in three species of the genus Embelia by liquid chromatography coupled with mass spectrometry analysis // Spectroscopy Letters. 2019. Vol. 52. No. 10. P. 653–670.
  49. Chemical composition and biological properties of two Jatropha species: Different parts and different extraction methods / G. Zengin, M. F. Mahomoodally, K. I. Sinan, et al. // Antioxidants. 2021. Vol. 10. Article 792. URL: https://www.mdpi.com/2076–3921/10/5/792 (дата обращения: 02.12.2023).
  50. Identification of minor lignans, alkaloids, and phenylpropanoid glycosides in Magnolia officinalis by HPLC-DAD-QTOF-MS/MS / K. Guo, C. Tong, Q. Fu, et al. // J. Pharmaceut. Biomed. Analys. 2019. Vol. 170. P. 153–160.
  51. Physiological and metabolomics analyses of young and old leaves from wild and cultivated soybean seedlings under low nitrogen conditions / Y. Liu, M. Li, J. Xu, et al. // BMC Plant Biology. 2019. Vol. 19. Article 389. URL: https://bmcplantbiol.biomedcentral.com/articles/10.1186/s12870–019–2005–6 (дата обращения: 02.12.2023).
  52. Composition of Primary and Secondary Metabolite Compounds in Seeds and Pods of Asparagus Bean (Vigna unguiculata (L.) Walp.) from China / I. Perchuk, T. Shelenga, M. Gurkina, et al. // Molecules. 2020. Vol. 25. Article 3778. URL: https://www.mdpi.com/1420–3049/25/17/3778 (дата обращения: 02.12.2023).
  53. Phenolic compounds profile of water and ethanol extracts of Euphorbia hirta L. leaves showing antioxidant and antifungal properties / P. N. Mekam, S. Martini, J. Nguefack, et al. // South African J. of Botany. 2019. Vol. 127. P. 319–332.
  54. Rosa davurica Pall., Rosa rugosa Thumb., and Rosa acicularis Lindl. originating from Far Eastern Russia: Screening of 146 Chemical Constituents in Tree Species of the Genus Rosa / M. P. Razgonova, B. B. Bazhenova, Y. Y. Zabalueva, et al. // Applied Sci. 2022. Vol. 12. Article 9401. URL: https://www.mdpi.com/2076–3417/12/19/9401 (дата обращения: 02.12.2023).
  55. Maackia amurensis Rupr. et Maxim.: Supercritical CO2-extraction and Mass Spectrometric Characterization of Chemical Constituents / M. P. Razgonova, E. I. Cherevach, L. A. Tekutyeva, et al. // Molecules. 2023. Vol. 28. Article 2026. URL: https://www.mdpi.com/1420–3049/28/5/2026 (дата обращения: 02.12.2023).
  56. Comprehensive metabolite profiling of Solanum tuberosum L. (potato) leaves T by HPLC-ESI-QTOF-MS / C. Rodriguez-Perez, A. M. Gomez-Caravaca, E. Guerra-Hernandez, et al. // Molecules. 2018. Vol. 112. P. 390–399.
  57. Identification and characterization of major constituents in Juglans mandshurica using ultra performance liquid chromatography coupled with time-of-flight mass spectrometry (UPLC-ESI-Q-TOF/MS) / J.-H. Huo, X.-W. Du, G.-D. Sun, et al. // Chinese J. Nat. Medic. 2018. Vol. 16. No. 7. P. 0525–0545.
  58. Metabolic Profiling of Pitaya (Hylocereus polyrhizus) during Fruit Development and Maturation / Y. Wu, J. Hu, Y. He, et al. // Molecules. 2019. Vol. 24. Article 1114. URL: https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC6470951/ (дата обращения: 02.12.2023).
  59. UPLC-ESI–MS/MS Profile of The Ethyl Acetate Fraction of Aerial Parts of Bougainvillea ’Scarlett O’Hara’ Cultivated in Egypt / M. A. El-Sayed, F. A. Abbas, S. Refaat, et al. // Egyptian J. of Chem. 2020. Vol. 64. No. 2. Article 22. URL: https://ejchem.journals.ekb.eg/article_120457.html (дата обращения: 02.12.2023).
  60. Rapid characterisation and comparison of saponin profiles in the seeds of Korean Leguminous species using ultra performance liquid chromatography with photodiode array detector and electrospray ionisation/mass spectrometry (UPLC–PDA–ESI/MS) analysis / T. J. Ha, B. W. Lee, K. H. Park, et al. // Food Chem. 2014. Vol. 146. P. 270–277.

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML
Download
2. Fig.1

Download (347KB)
Indexing metadata
3. Fig.2

Download (37KB)
Indexing metadata
4. Fig.3

Download (415KB)
Indexing metadata
5. Fig.4

Download (88KB)
Indexing metadata
6. Fig.5

Download (91KB)
Indexing metadata
7. Fig.6

Download (103KB)
Indexing metadata

Copyright (c) 2024 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».