No 2 (2021)

Articles

Modelling of transparency of Lake Baikal inferred from the Sentinel-2 data

Boldanova E.V.

Abstract

The remote sensing methods usage makes it possible to increase the accuracy and efficiency of data on the state of water bodies. Among the many satellite systems, Sentinel-2 is the most suitable for inland water assessment. One of the abiotic factors in assessing the trophicity of water bodies is the transparency along the Secchi disk. Models for calculating water transparency have been developed for individual water bodies. The analysis showed that these models don’t adequately describe the transparency for Lake Baikal. Based on the correlation-regression analysis, the parameters of the exponential function were estimated for calculating the transparency of the surface waters of Lake Baikal using the values of the Sentinel-2 spectral channels. Despite the inaccuracy of the model for assessing the transparency in the coastal zone, it can be used to assess the seasonal and interannual transparency of the surface waters of Lake Baikal.

Limnology and Freshwater Biology. 2021;(2):1126-1129
pages 1126-1129 views

Variability and problem of species identification of sculpins of the genus Cyphocottus (Pisces: Cottidae)

Bogdanov B.E.

Abstract

Based on the material collected during the fieldwork seasons from 1996 to 2007 in the amount of 223 specimens, we studied phenetic relationships and taxonomic structure of the genus Cyphocottus. Two valid species, C. megalops and C. eurystomus, within the taxonomic boundaries established by D.N. Taliev (1955) were confirmed in the genus Cyphocottus. Interspecific differences in C. eurystomus are manifested in greater values of interorbital distance, the height of the head, body and caudal peduncle, as well as in smaller values of eye diameter and caudal peduncle length. Polymorphism in the definitive sizes, colour and the number of neuromasts in the lateral line is typical of C. eurystomus. At the same time, all populations have specific characters of C. eurystomus different from C. megalops. We found no intraspecific variability in C. megalops.

Limnology and Freshwater Biology. 2021;(2):1130-1136
pages 1130-1136 views

PCR screening of bacterial strains isolated from the microbiome of the Lubomirskia baicalensis sponge for the presence of secondary metabolite synthesis genes

Kaluzhnaya O.V., Lipko I.A., Itskovich V.B.

Abstract

The microbial communities of sponges (Porifera) are often a source of natural bioactive metabolites. From the microbiome of the endemic Lubomirskia baicalensis sponge, 35 bacterial strains were isolated and identified using molecular methods. The strains belonged to the phyla Actinobacteria, Firmicutes, and Proteobacteria (classes Alpha- and Betapriteobacteria). To analyze the strains for the presence of genes in the synthesis of secondary metabolites, polyketide synthases (PKS), PCR screening was applied using degenerate primers. Overall, 15 out of 35 strains contained PCR products corresponding in size to a fragment of the ketosynthase domain of the PKS gene cluster. Thus, the proposed method is applicable for rapid screening of the potential ability of microorganisms of different taxonomic groups to produce secondary metabolites. The work contributes to the study of the taxonomic diversity of cultured microorganisms, potential producers of biologically active substances, isolated from the microbiomes of Baikal sponges.

Limnology and Freshwater Biology. 2021;(2):1137-1142
pages 1137-1142 views

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».