Optical photoluminescent properties of plant seeds when infected with mycopathogens

封面


如何引用文章

全文:

详细

Introduction. Using digital technologies such as optical monitoring of grain quality will reduce losses of grain crops caused by infection with mycopathogens.

Aim of the Study. The study is aimed at investigating spectral characteristics, excitation parameters and luminescence of cereal seeds when infected with mycopathogens to determine informative spectral ranges and subsequent development of infection control methods.

Materials and Methods. In the study, there were used wheat and barley seeds inoculated with Fusarium graminearum, Alternaria alternata. Excitation and luminescence registration spectra were measured by a diffraction spectrofluorimeter CM 2203 in the range of 230–600 nm. Integral and statistical parameters of spectra were calculated with the use of Microcal Origin program.

Results. It was found that the spectral absorbency of seeds decreases when infected with mycopathogens. For wheat, the integral absorption parameters decrease more significantly when infected with alternaria, and for barley, on the contrary, a greater decrease occurs when infected with fusarium. In the area of 230–310 nm, new excitation maxima appear in infected seeds. When excited by radiation with a wavelength of λ = 284 nm, the spectral and integral characteristics and parameters of infected seeds exceed those for uninfected ones. When excited with 424 nm and 485 nm radiation, the number of disease-free seeds of both wheat and barley exceeds the number of infected seeds.

Discussion and Conclusion. The changes in excitation and photoluminescence spectra can be explained by the substitution of polysaccharides and proteins during mycoculture uptake and modification. To objectively monitor the mycopathogen infestation of seeds, it is advisable to use a photoluminescence range of 290–310 nm when excited by radiation of about 284 nm. To determine if the infection caused with fusarium or alternariasis, photoluminescence monitoring should be used in the range of 380–410 nm.

全文:

Введение. Повышения производительности труда в сельском хозяйстве, снижения энергетических и материальных затрат, обеспечения экологической безопасности возможно добиться путем создания и внедрения средств автоматизации, роботизации и цифровых технологий [1]. Одним из основных факторов, влияющих на потери урожая зерновых культур, являются болезни растений. Ежегодно во всем мире теряется 15–50 % зерновых из-за заражения микопатогенами. Кроме того, 25 % сельскохозяйственных культур, используемых в пищу людьми и животными, заражены микотоксинами [2]. Поэтому необходимы более эффективные и устойчивые технологии для лучшего контроля состояния сельскохозяйственных культур.

Фузариозная гниль, вызываемая грибковым патогеном рода Fusarium, – хроническое заболевание зерновых во многих регионах земледелия. Среди зерновых культур мягкая и твердая пшеница восприимчивы к виду Fusarium pseudograminearum. Ячмень считается более толерантной культурой и демонстрирует ограниченные потери урожая при заражении. Fusarium pseudograminearum также может инфицировать овес, что приводит лишь к незначительному развитию симптомов заболевания или их отсутствию.

Получение чистых спектров симптомов болезней растений имеет важное значение для повышения надежности методов их защиты. Характеристики и параметры фотолюминесценции, полученные из чистых спектров, можно использовать в качестве ценных обучающих данных для разработки алгоритмов, предназначенных для обнаружения болезней растений оптическими методами.

Цель исследования заключается в изучении зависимости спектральных характеристик, параметров возбуждения и люминесценции семян пшеницы и ячменя при заражении микопатогенами Fusarium graminearum и Alternaria alternata для определения информативных спектральных диапазонов и последующей разработки методики контроля зараженности.

Обзор литературы. В настоящее время для диагностики популяции грибов рода Fusarium разработан количественный анализ методом ПЦР с использованием зондов [3]. Также имеются данные о применении метода анализа междоузлий, выполняемого с использованием интактных цветущих растений пшеницы, для точной идентификации процесса инфицирования тканей пшеницы микопатогеном Fusarium graminearum [4]. В том числе исследована жидкостная хроматография (гибридная масс-спектрометрия) для широкого анализа метаболических профилей и идентификации метаболитов сопротивления связанного Fusarium колоса ячменя [5]. Гистопатологическую оценку инфекции возбудителем гнили Fusarium pseudograminearum в тканях проростков пшеницы можно проводить и с помощью флуоресцентной микроскопии [6].

Выявлено спектральное различение симптомов листовой ржавчины, вызываемых двумя особыми формами грибов. Puccinia recondite f. sp. tritici ‒ на пшенице и Puccinia recondita f. sp. recondite ‒ на листовой чешуе ржи. Спектральные измерения проводились на спектрометре FieldSpec 3 в диапазоне длин волн 350–2500 нм [7].

Исследования зарубежных авторов показали, что пестрота, пигментный состав или светоотражающие свойства изменяют фотофизическое поведение листьев [8]. Для расчета коэффициентов поглощения и рассеяния ими были получены спектры отражения и пропускания в УФ-видимой и ближней ИК-области.

Широкий интерес для современной науки представляет гиперспектральная визуализация. Она возникла из дистанционного зондирования и объединяет области машинного зрения и точечной спектроскопии, обеспечивая превосходную сегментацию изображения для обнаружения дефектов [9‒11]. Благодаря достижениям в области оборудования и анализа данных за последние два десятилетия технология гиперспектральной визуализации превратилась в мощный инструмент неразрушающего контроля [12‒15].

К настоящему времени недостаточно изучен потенциал фотолюминесцентных методов диагностики заболеваний растений фузариозом в ультрафиолетовом и видимом диапазонах. Так, для спектроскопического исследования E-Z фотоизомеризации нового циретренилацилгидразона спектры поглощения в ультрафиолетовом диапазоне регистрировались на диодном спектрофотометре Agilent Cary 8454 в диапазоне 250‒600 нм. Спектры излучения были измерены на спектрофотометре Horiba Jobin Yvon FluoroMax-4 [16]. Использовались методы оптического поглощения и флуоресценции, чтобы сделать выводы о том, как артепиллин C бразильского зеленого прополиса взаимодействует с амфифильными агрегатами. Спектры оптического поглощения представляли состояние протонирования, продиктованное локальным pH на поверхности мицелл и липидных пузырьков [17].

Также исследователи, применяя pH-зависимую УФ-видимую спектроскопию и моделирование спектрального разложения, изучают взаимодействие между соседними аминокислотами и билином в семействе фитохромов [18]. Флуорометрический метод позволяет оценивать концентрацию хлорофилла a, вносимого отдельными группами водорослей в реальном образце, путем подгонки его спектра возбуждения флуоресценции к линейной комбинации нормальных спектров соответствующих групп водорослей [19]. В том числе получены полезные данные для оптимизации послеуборочных фотохимических протоколов с помощью неразрушающего оптического датчика [20].

Для оценки растительных кормов применяются переносные оптические приборы [21‒23].

Таким образом, фотолюминесцентный метод, наряду с оптическим, активно применяется для исследования биологических объектов и может быть использован для диагностики заражения семян микопатогенами.

Материалы и методы. Для измерений авторами были взяты образцы пшеницы «тимирязевская 150» и ячменя «богатырь». Процесс заражения семян микопатогенами происходил следующим образом. Зерна пшеницы и ячменя были взвешены и расфасованы в пакеты по 7,0–7,5 г, а затем обеззаражены. Далее их поместили в стерильные стеклянные чашки Петри, к которым отдельными чистыми пипетками Пастера добавили по 3 мл раствора со спорами Fusarium graminearum и Alternaria alternata. Таким образом, зерна каждой культуры были заражены отдельно двумя разными патогенами. После проделанных действий чашки Петри были запечатаны парафилмом, упакованы в герметичные пакеты и помещены на хранение в термостат при температуре 28 °С.

Измерения спектров возбуждения и люминесценции проводились на спектрофлуориметре СМ 2203 фирмы «Солар». Сначала измерялись характеристики возбуждения ηe(λ) в диапазоне от 230–600 нм по ранее разработанной методике [24]. На основе полученных результатов были измерены спектры фотолюминесценции φl(λ). По полученным спектральным хактеристикам вычислена интегральная поглощательная способность Η (в относительных единицах – о. е.) по формуле:

H=λ1λ2ηeλdλ, (1)

где ηe(λ) – спектральная характеристика возбуждения, о. е./нм; λ1, λ2 – границы спектрального диапазона возбуждения, нм.

Интегральные параметры спектров φl(λ) – потоки фотолюминесценции Φ (в относительных единицах) определяли по формуле:

Φ=λ1λ2φlλdλ, (2)

где φl(λ) – спектральная характеристика фотолюминесценции, о. е./нм; λ1, λ2 – границы спектрального диапазона фотолюминесценции, нм.

Все измерения проводились в двадцатикратной повторности так, чтобы погрешность определения интегральных параметров Η и Φ не превышала 10 % при доверительной вероятности 0,9. Кроме того, в программе Microcal Origin были рассчитаны статистические параметры спектров: математическое ожидание Mλ, дисперсия σ2, асимметрия AS и эксцесс EX.

Результаты исследования. Спектральные характеристики возбуждения пшеницы, полученные при синхронном сканировании, представлены на рисунке 1, а интегральные параметры спектров, рассчитанные по формуле (1), – в таблице 1.

 

Р и с. 1. Спектральные характеристики возбуждения пшеницы: 1 – здоровой; 2 – зараженной Fusarium graminearum; 3 – зараженной Alternaria alternata

F i g. 1. Spectral characteristics of wheat excitation: 1 – disease-free; 2 – infected with Fusarium graminearum; 3 – infected with Alternaria alternata

Источник: здесь и далее в статье все рисунки составлены авторами.

Source: Hereinafter in this article all figures were drawn up by the authors.

 

Т а б л и ц а 1. Интегральные параметры спектров возбуждения пшеницы

T a b l e 1. Integral Parameters of Wheat Excitation Spectra

Вид семян /

Type of seed

H, о. е. (для спектрального диапазона, нм) /

H, r. u. (for the spectral range, nm)

230–310

310–380

380–470

470–540

Здоровые / Disease-free

0,29

3,17

9,06

1,72

Зараженные Fusarium graminearum / Infected with Fusarium graminearum

0,79

1,22

5,82

0,77

Зараженные Alternaria alternata / Infected with Alternaria alternata

0,92

1,09

3,06

0,64

Источник: здесь и далее в статье все таблицы составлены авторами.

Source: Hereinafter in this article all tables were drawn up by the authors.

 

На рисунках 2 и 3 отображены спектры фотолюминесценции пшеницы при возбуждении излучением 284 нм и 424 нм соответственно.

Интегральные параметры спектров фотолюминесценции пшеницы, рассчитанные по формуле (2), представлены в таблице 2.

Спектральные характеристики возбуждения ячменя, полученные при синхронном сканировании, показаны на рисунке 4, а интегральные параметры спектров – в таблице 3.

На рисунках 5 и 6 представлены спектры фотолюминесценции ячменя при возбуждении излучением 284 нм и 424 нм соответственно.

 

Р и с. 2. Спектральные характеристики люминесценции пшеницы при λв = 284 нм: 1 – здоровой; 2 – зараженной Fusarium graminearum; 3 – зараженной Alternaria alternata

F i g. 2. Spectral characteristics of wheat luminescence at λe = 284 nm: 1 – disease-free; 2 – infected with Fusarium graminearum; 3 – infected with Alternaria alternate

 

Р и с. 3. Спектральные характеристики люминесценции пшеницы при λв = 424 нм: 1 – здоровой; 2 – зараженной Fusarium graminearum; 3 – зараженной Alternaria alternata

F i g. 3. Spectral characteristics of wheat luminescence at λe = 424 nm: 1 – disease-free; 2 – infected with Fusarium graminearum; 3 – infected with Alternaria alternata

 

Т а б л и ц а 2. Интегральные параметры спектров люминесценции пшеницы

T a b l e 2. Integral Parameters of Wheat Luminescence Spectra

Вид семян / Type of seed

Ф284, о. е. / Ф284, r. u.

Ф362, о. е. / Ф362, r. u.

Ф424, о. е. / Ф424, r. u.

Ф485, о. е. / Ф485, r. u.

Disease-free / Healthy

0,61

33

43

18

Зараженные Fusarium graminearum / Infected with Fusarium graminearum

3,06

72

30

10

Зараженные Alternaria alternata / Infected with Alternaria alternata

2,19

66

19

9

 

Р и с. 4. Спектральные характеристики возбуждения ячменя: 1 – здорового; 2 – зараженного Fusarium graminearum; 3 – зараженного Alternaria alternata

F i g. 4. Spectral characteristics of barley excitation: 1 – disease-free; 2 – infected with Fusarium graminearum; 3 – infected with Alternaria alternata

 

Т а б л и ц а 3. Интегральные параметры спектров возбуждения ячменя

T a b l e 3. Integral Parameters of the Excitation Spectra of Barley

Вид семян /

Type of seed

H, о. е. (для спектрального диапазона, нм) /

H, r. u. (for the spectral range, nm)

230–310

310–380

380–470

470–540

Disease-free / Healthy

0,17

1,04

17,44

4,80

Зараженные Fusarium graminearum / Infected

with Fusarium graminearum

0,80

1,00

2,10

0,53

Зараженные Alternaria alternata / Infected

with Alternaria alternata

0,92

1,31

10,49

2,76

 

Р и с. 5. Спектральные характеристики люминесценции ячменя при λв = 284 нм: 1 – здорового; 2 – зараженного Fusarium graminearum; 3 – зараженного Alternaria alternata

F i g. 5. Spectral characteristics of the luminescence of barley at λe = 284 nm: 1 – disease-free; 2 – infected with Fusarium graminearum; 3 – infected with Alternaria alternate

 

Р и с. 6. Спектральные характеристики люминесценции ячменя при λв = 424 нм: 1 – здорового; 2 – зараженного Fusarium graminearum; 3 – зараженного Alternaria alternata

F i g. 6 Spectral characteristics of the luminescence of barley at λв = 424 nm: 1 – disease-free; 2 – infected with Fusarium graminearum; 3 – infected with Alternaria alternate

 

Интегральные параметры спектров фотолюминесценции ячменя показаны далее в таблице 4.

 

Т а б л и ц а 4. Интегральные параметры спектров люминесценции ячменя

T a b l e 4. Integral Parameters of Barley Luminescence Spectra

Вид семян /

Type of seed

Ф284, о. е. / Ф284, r. u.

Ф362, о. е. / Ф362, r. u.

Ф424, о. е. / Ф424, r. u.

Ф485, о. е. / Ф485, r. u.

Здоровые / Disease-free

0,36

34

89

59

Зараженные Fusarium graminearum / Infected with Fusarium graminearum

1,80

143

14

8

Зараженные Alternaria alternata / Infected with Alternaria alternata

2,39

54

57

34

 

В таблице 5 представлены статистические параметры спектров возбуждения пшеницы и ячменя.

 

Т а б л и ц а 5. Статистические параметры спектров возбуждения пшеницы и ячменя

T a b l e 5. Statistical Parameters of the Excitation Spectra of Wheat and Barley

Вид семян / Type of seed

Mλ, нм / Mλ, nm

σ2

AS

EX

1

2

3

4

5

Пшеница здоровая / Disease-free wheat

417

2 897

0,34

6,99·105

Пшеница зараженная Fusarium graminearum / Wheat infected with Fusarium graminearum

411

4 245

–0,13

2,89·105

Пшеница зараженная Alternaria alternata / Wheat infected with Alternaria alternata

401

5 724

–0,11

2,52·105

Ячмень здоровый / Disease-free barley

445

2 379

0,41

1,30·106

Ячмень зараженный Fusarium graminearum / Barley infected with Fusarium graminearum

433

4 263

–0,18

3,36·105

Ячмень зараженный Alternaria alternata / Barley infected with Alternaria alternata

397

6 174

0,07

2,29·105

 

Обсуждение и заключение. Из рисунков 1 и 4 видна общая тенденция уменьшения спектральной поглощательной способности η при заражении микопатогенами. Однако для пшеницы заражение альтернарией существенно больше снижает поглощающие характеристики и параметры, примерно в 3 раза для Η380–470 (табл. 1), а для ячменя, наоборот, большее снижение происходит при заражении фузариозом (в 3,8 раза для Η380–470). В длинноволновой области все спектры сохраняют подобие, а в области 230–310 нм у зараженных семян появляются новые максимумы возбуждения. У пшеницы интегральный параметр Η230–310 в 2,7–3,2 раза для зараженных семян превышает аналогичный для незараженных, а для ячменя такое превышение составляет 4,7–5,4 раза.

Появление подобных пиков было отмечено исследователями ранее [24], но в более коротковолновой области (около 232 нм), что может быть связано со временем заражения растений с привязкой к фазе созревания семян. Это подтверждает исследование, где отмечалось относительное увеличение доли коротковолнового возбуждения у незрелых семян [25].

Подобная тенденция сохраняется и для спектров фотолюминесценции. При возбуждении излучением с длиной волны λ = 284 нм спектральные и интегральные характеристики и параметры зараженных семян превышают аналогичные для незараженных. Для пшеницы наибольший поток фотолюминесценции отмечается у семян, пораженных фузариозом, а для семян ячменя – альтернариозом (табл. 2, 4). При возбуждении длинноволновым излучением (λ = 424 нм и λ = 485 нм) потоки здоровых семян как пшеницы, так и ячменя превышают потоки зараженных (табл. 2, 4).

Из-за наличия максимумов в коротковолновой области (рис. 1, 4) математическое ожидание для зараженных семян уменьшается, особенно для ячменя инокулированного грибом Alternaria alternata. Качественно меняется величина асимметрии: меняется знак и уменьшается абсолютное значение. У зараженных семян эксцесс снижается в 2,4–2,8 раза для пшеницы и в 3,9–5,7 раза для ячменя.

Предположение о законе распределения можно проверить с помощью коэффициентов асимметрии и эксцесса. Выдвинув гипотезу о нормальном распределении зависимостей ηe(λ) для уровня значимости 0,05 из таблицы 5, мы видим, что нормальными можно считать только спектральные характеристики возбуждения для зараженных семян (по величине асимметрии). По критерию эксцесса все полученные зависимости не подчиняются нормальному закону распределения.

Изменения в спектрах возбуждения и фотолюминесценции могут быть объяснены изменениями структуры и химического состава поверхности зерна, а именно замещением полисахаридов и белков при поглощении и модификации микокультур Fusarium и Alternaria. Также из-за влияния на спектры пигментов этого возбудителя (фузарина) и микотоксинов (DON, ZEL, T-2 и NT-2) спектры будут приближаться к спектрам этих веществ.

Таким образом, для объективного контроля заражения семян микотоксинами целесообразно использовать диапазон коротковолновой фотолюминесценции 290–310 нм при возбуждении излучением около 284 нм. Для различения заражения фузариозом и альтернариозом возможно использовать контроль фотолюминесценции в диапазоне 380–410 нм при возбуждении излучением λ = 362 нм для пшеницы. Для ячменя целесообразно использовать отношение потоков фотолюминесценции при возбуждении 362 и 424 нм. Возбуждение излучением 485 нм использовать малоэффективно из-за сравнительно слабого фотолюминесцентного сигнала.

×

作者简介

Mikhail Belyakov

Federal Scientific Agroengineering Center VIM

编辑信件的主要联系方式.
Email: bmw20100@mail.ru
ORCID iD: 0000-0002-4371-8042
Researcher ID: ABB-2684-2020

Dr.Sci. (Eng.), Associate Professor, Chief Researcher of the Laboratory of Innovative Technologies and Technical Means of Feeding in Animal Husbandry

俄罗斯联邦, Moscow

Maksim Moskovskiy

Federal Scientific Agroengineering Center VIM

Email: maxmoskovsky74@yandex.ru
ORCID iD: 0000-0001-5727-8706
Researcher ID: L-5153-2017

Dr.Sci. (Eng.), Professor of the Russian Academy of Sciences, Chief Researcher of the Laboratory of Technologies and Machines for Post-Harvest Processing of Grain and Seeds

俄罗斯联邦, Moscow

Igor Efremenkov

Federal Scientific Agroengineering Center VIM

Email: matiusharius@mail.ru
ORCID iD: 0000-0003-2302-9773
Researcher ID: AGR-5540-2022

Specialist of the Laboratory of Innovative Technologies and Technical Means of Feeding in Animal Husbandry

俄罗斯联邦, Moscow

Vasiliy Novikov

Federal Scientific Agroengineering Center VIM

Email: vasiliy1992@gmail.com
ORCID iD: 0000-0002-3304-1568
Researcher ID: H-8443-2018

Cand.Sci. (Phys.-Math.), Researcher at the Laboratory of Technologies and Machines for Post-harvest Processing of Grain and Seeds

俄罗斯联邦, Moscow

Sergey Kuznetsov

Federal Scientific Agroengineering Center VIM

Email: kuznetsov.sm.93@gmail.com
ORCID iD: 0000-0002-8378-7085
Researcher ID: H-9433-2018

Cand.Sci. (Phys.-Math.), Researcher at the Laboratory of Technologies and Machines for Post-Harvest Processing of Grain and Seeds

俄罗斯联邦, Moscow

Andrey Boyko

Don State Technical University

Email: andreyboi@yandex.ru
ORCID iD: 0000-0003-0890-9617
Researcher ID: ABD-3703-2020

Cand.Sci. (Eng.), Associate Professor of the Chair of Technical Operation of Aircraft and Ground Equipment

俄罗斯联邦, Rostov-on-Don

Stanislav Mikhailichenko

Russian Timiryazev State Agrarian University

Email: S.M.Mikhailichenko@yandex.ru
ORCID iD: 0000-0002-2305-2909
Researcher ID: IQW-4878-2023

Cand.Sci. (Eng.), Associate Professor of the Chair of Agricultural Machines

俄罗斯联邦, Moscow

参考

  1. Lobachevskiy Ya.P., Dorokhov A.S. Digital Technologies and Robotic Devices in the Agriculture. Agricultural Machinery and Technologies. 2021;15(4):6–10. (In Russ., abstract in Eng.) https://doi.org/10.22314/2073-7599-2021-15-4-6-10
  2. Zudyte B., Luksiene Z. Visible Light-Activated ZnO Nanoparticles for Microbial Control of Wheat Crop. Journal of Photochemistry and Photobiology B: Biology. 2021;219:112206. https://doi.org/10.1016/j.jphotobiol.2021.112206
  3. Hogg A.C., Johnston R.H., Dyer A.T. Applying Real-Time Quantitative PCR to Fusarium Crown Rot of Wheat. Plant Disease. 2007;91(8):1021–1028. https://doi.org/10.1094/PDIS-91-8-1021
  4. Brown N.A., Evans J., Mead A., Hammond-Kosack K.E. A Spatial Temporal Analysis of the Fusarium Graminearum Transcriptome during Symptomless and Symptomatic Wheat Infection. Molecular Plant Pathology. 2017;18(9):1295–1312. https://doi.org/10.1111/mpp.12564
  5. Bollina V., Kumaraswamy G.K., Kushalappa A.C., Choo T.M., Dion Y., Rioux S., et al. Mass Spectrometry-Based Metabolomics Application to Identify Quantitative Resistance-Related Metabolites in Barley Against Fusarium Head Blight. Molecular Plant Pathology. 2010;11(6):769–782. https://doi.org/10.1111/j.1364-3703.2010.00643.x
  6. Knight N.L., Sutherland M.W. Histopathological Assessment of Wheat Seedling Tissues Infected by Fusarium Pseudograminearum. Plant Pathology. 2013;62(3):679–687. https://doi.org/10.1111/j.1365-3059.2012.02663.x
  7. Wójtowicz A., Piekarczyk J., Czernecki B., Ratajkiewicz H. A Random Forest Model for the Classification of Wheat and Rye Leaf Rust Symptoms Based on Pure Spectra at Leaf Scale. Journal of Photochemistry and Photobiology B: Biology. 2021;223:112278. https://doi.org/10.1016/j.jphotobiol.2021.112278
  8. Cuba N.I., Torres R., San Román E. Lagorio M.G. Influence of Surface Structure, Pigmentation and Particulate Matter on Plant Reflectance and Fluorescence. Photochemistry and Photobiology. 2021;97(1):110–121. https://doi.org/10.1111/php.13273
  9. Huang W.J., Lu J.J., Ye H.C., Kong W.P., Mortimer A.H., Shi Y. Quantitative Identification of Crop Disease and Nitrogen-Water Stress in Winter Wheat Using Continuous Wavelet Analysis. International Journal of Agricultural and Biological Engineering. 2018;11(2):145–152. https://doi.org/10.25165/j.ijabe.20181102.3467
  10. Williams P.J., Geladi P., Britz T.J., Manley M. Investigation of Fungal Development in Maize Kernels Using Nir Hyperspectral Imaging and Multivariate Data Analysis. Journal of Cereal Science. 2012;55(3):272–278. https://doi.org/10.1016/j.jcs.2011.12.003
  11. Yao H., Hruska Z., Kincaid R., Brown R.L., Bhatnagar D., Cleveland T.E. Detecting Maize Inoculated With Toxigenic and Atoxigenic Fungal Strains with Fluorescence Hyperspectral Imagery. Biosystems Engineering. 2013;115(2):125–135. https://doi.org/10.1016/j.biosystemseng.2013.03.006
  12. Lu Y., Saeys W., Kim M., Peng Y., Lu R. Hyperspectral Imaging Technology for Quality and Safety Evaluation of Horticultural Products: a Review and Celebration of the Past 20-Year Progress. Postharvest Biology and Technology. 2020;170:111318. https://doi.org/10.1016/j.postharvbio.2020.111318
  13. Shurygin B., Chivkunova O., Solovchenko O., Solovchenko A., Dorokhov A., Smirnov I., et al. Comparison of the Non-Invasive Monitoring of Fresh-Cut Lettuce Condition with Imaging Reflectance Hyperspectrometer and Imaging PAM-Fluorimeter. Photonics. 2021;8(10):425. https://doi.org/10.3390/photonics8100425
  14. Sun Z., Hu D., Wang Z., Xie L., Ying Y. Spatial-Frequency Domain Imaging: An Emerging Depth-Varying and Wide-Field Technique for Optical Property Measurement of Biological Tissues. Photonics. 2021;8(8):162. https://doi.org/10.3390/photonics8050162
  15. Platonova G., Štys D., Souček P., Lonhus K., Valenta J., Rychtáriková R. Spectroscopic Approach to Correction and Visualisation of Bright-Field Light Transmission Microscopy Biological Data. Photonics. 2021;8(5):333. https://doi.org/10.3390/photonics8080333
  16. Toro P.M., Jara D.H., Klahn A.H., Villaman D., Fuentealba M., Vega A., et al. Spectroscopic Study of the E/Z Photoisomerization of a New Cyrhetrenyl Acylhydrazone: A Potential Photoswitch and Photosensitizer. Photochemistry and Photobiology. 2021;97(1):61–70. https://doi.org/10.1111/php.13309
  17. Camuri I.J., da Costa A.B., Ito A.S., Pazin W.M. pH and Charge Effects Behind the Interaction of Artepillin C, the Major Component of Green Propolis, with Amphiphilic Aggregates: Optical Absorption and Fluorescence Spectroscopy Studies. Photochemistry and Photobiology. 2019;95(6):1345–1351. https://doi.org/10.1111/php.13128
  18. Rumfeldt J.A., Takala H., Liukkonen A., Ihalainen J.A. UV-Vis Spectroscopy Reveals a Correlation Between Y263 and BV Protonation States in Bacteriophytochromes. Photochemistry and Photobiology. 2019;95:969–979. https://doi.org/10.1111/php.13095
  19. Gsponer N.S., Rodríguez M.C., Palacios R.E., Chesta C.A. On the Simultaneous Identification and Quantification of Microalgae Populations Based on Fluorometric Techniques. Photochemistry and Photobiology. 2018;94:875–880. https://doi.org/10.1111/php.12936
  20. Kowalski A., Agati G., Grzegorzewska M., Kosson R., Kusznierewicz B., Chmiel T., et al. Valorization of Waste Cabbage Leaves by Postharvest Photochemical Treatments Monitored with a Non-destructive Fluorescence-based Sensor. Journal of Photochemistry and Photobiology B: Biology. 2021;222:112263. https://doi.org/10.1016/j.jphotobiol.2021.112263
  21. Cherney J.H., Digman M.F., Cherney D.J. Handheld NIRS for Forage Evaluation. Computers and Electronics in Agriculture. 2021;190:106469. https://doi.org/10.1016/j.compag.2021.106469
  22. Acosta J., Castillo M.S., Hodge G.R. Comparison of Benchtop and Handheld Near-Infrared Spectroscopy Devices to Determine Forage Nutritive Value. Crop Science. 2020;60(6):3410–3422. https://doi.org/10.1002/csc2.20264
  23. Berzaghi P., Cherney J.H., Casler M.D. Prediction Performance of Portable Near Infrared Reflectance Instruments Using Preprocessed Dried, Ground Forage Samples. Computers and Electronics in Agriculture. 2021;182:106013. https://doi.org/10.1016/j.compag.2021.106013
  24. Dorokhov A., Moskovskiy M., Belyakov M., Lavrov A., Khamuev V. Detection of Fusarium Infected Seeds of Cereal Plants by the Fluorescence Method. PLOS ONE. 2022;17(7). https://doi.org/10.1371/journal.pone.0267912
  25. Belyakov M., Sokolova E., Listratenkova V., Ruzanova N., Kashko L. Photoluminescent Control Ripeness of the Seeds of Plants. E3S Web of Conferences. 2021;273:01003. https://doi.org/10.1051/e3sconf/202127301003

补充文件

附件文件
动作
1. JATS XML
2. F i g. 1. Spectral characteristics of wheat excitation: 1 – disease-free; 2 – infected with Fusarium graminearum; 3 – infected with Alternaria alternata

下载 (581KB)
3. F i g. 2. Spectral characteristics of wheat luminescence at λe = 284 nm: 1 – disease-free; 2 – infected with Fusarium graminearum; 3 – infected with Alternaria alternate

下载 (426KB)
4. F i g. 3. Spectral characteristics of wheat luminescence at λe = 424 nm: 1 – disease-free; 2 – infected with Fusarium graminearum; 3 – infected with Alternaria alternata

下载 (527KB)
5. F i g. 4. Spectral characteristics of barley excitation: 1 – disease-free; 2 – infected with Fusarium graminearum; 3 – infected with Alternaria alternata

下载 (540KB)
6. F i g. 5. Spectral characteristics of the luminescence of barley at λe = 284 nm: 1 – disease-free; 2 – infected with Fusarium graminearum; 3 – infected with Alternaria alternate

下载 (1MB)
7. F i g. 6 Spectral characteristics of the luminescence of barley at λв = 424 nm: 1 – disease-free; 2 – infected with Fusarium graminearum; 3 – infected with Alternaria alternate

下载 (488KB)

版权所有 © Belyakov M.V., Moskovskiy M.N., Efremenkov I.Y., Novikov V.S., Kuznetsov S.M., Boyko A.A., Mikhailichenko S.M., 2024

Creative Commons License
此作品已接受知识共享署名 4.0国际许可协议的许可

Founded in 1990
Certificate of registration PI № FS77-74640 of December 24 2018.

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».