Оптические фотолюминесцентные свойства семян растений при заражении микопатогенами

Обложка


Цитировать

Полный текст

Аннотация

Введение. Использование оптического мониторинга качества зерна позволит значительно снизить потери урожая зерновых, вызванные заражением микопатогенами.

Цель исследования. Изучение зависимости спектральных характеристик, параметров возбуждения и люминесценции семян зерновых при заражении микопатогенами с целью определения информативных спектральных диапазонов и последующей разработки методики контроля зараженности.

Материалы и методы. Для исследования были использованы инокулированные семена пшеницы и ячменя ряда Fusarium graminearum и Alternaria alternata. Спектры возбуждения и регистрации люминесценции измерялись с помощью дифракционного спектрофлуориметра СМ 2203 в диапазоне 230–600 нм. Интегральные и статистические параметры спектров вычислялись в программе Microcal Origin.

Результаты исследования. Удалось выяснить, что при заражении микопатогенами уменьшается спектральная поглощательная способность семян. Для пшеницы интегральные параметры поглощения существенно снижаются при заражении альтернарией. В случае с ячменем, наоборот, большее снижение происходит при заражении фузариозом. В области 230–310 нм у зараженных семян появляются новые максимумы возбуждения. При возбуждении излучением с длиной волны λ = 284 нм спектральные и интегральные характеристики и параметры зараженных семян превышают аналогичные для незараженных. При возбуждении излучением 424 нм и 485 нм количество здоровых семян пшеницы и ячменя превышает количество зараженных.

Обсуждение и заключение. Изменения в спектрах возбуждения и фотолюминесценции могут быть объяснены замещением полисахаридов и белков при поглощении и модификации микокультур. Для объективного контроля заражения семян микопатогенами целесообразно использовать диапазон фотолюминесценции 290–310 нм при возбуждении излучением около 284 нм. Для различения заражения фузариозом и альтернариозом следует использовать контроль фотолюминесценции в диапазоне 380–410 нм.

Полный текст

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.

×

Об авторах

Михаил Владимирович Беляков

Федеральный научный агроинженерный центр ВИМ

Автор, ответственный за переписку.
Email: bmw20100@mail.ru
ORCID iD: 0000-0002-4371-8042
ResearcherId: ABB-2684-2020

доктор технических наук, доцент, главный научный сотрудник лаборатории инновационных технологий и технических средств кормления в животноводстве

Россия, г. Москва

Максим Николаевич Московский

Федеральный научный агроинженерный центр ВИМ

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

доктор технических наук, профессор Российской академии наук, главный научный сотрудник лаборатории технологий и машин для послеуборочной обработки зерна и семян

Россия, г. Москва

Игорь Юрьевич Ефременков

Федеральный научный агроинженерный центр ВИМ

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

специалист лаборатории инновационных технологий и технических средств кормления в животноводстве

Россия, г. Москва

Василий Сергеевич Новиков

Федеральный научный агроинженерный центр ВИМ

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

кандидат физико-математических наук, научный сотрудник лаборатории технологий и машин для послеуборочной обработки зерна и семян

Россия, г. Москва

Сергей Михайлович Кузнецов

Федеральный научный агроинженерный центр ВИМ

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

кандидат физико-математических наук, научный сотрудник лаборатории технологий и машин для послеуборочной обработки зерна и семян

Россия, г. Москва

Андрей Александрович Бойко

Донской государственный технический университет

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

кандидат технических наук, доцент кафедры технической эксплуатации летательных аппаратов и наземного оборудования

Россия, г. Ростов-на-Дону

Станислав Михайлович Михайличенко

Российский государственный аграрный университет – МСХА имени К. А. Тимирязева

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

доцент кафедры сельскохозяйственных машин

Россия, г. Москва

Список литературы

  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

Дополнительные файлы

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

Скачать (581KB)
3. Р и с. 2. Спектральные характеристики люминесценции пшеницы при λв = 284 нм: 1 – здоровой; 2 – зараженной Fusarium graminearum; 3 – зараженной Alternaria alternata

Скачать (426KB)
4. Р и с. 3. Спектральные характеристики люминесценции пшеницы при λв = 424 нм: 1 – здоровой; 2 – зараженной Fusarium graminearum; 3 – зараженной Alternaria alternata

Скачать (527KB)
5. Р и с. 4. Спектральные характеристики возбуждения ячменя: 1 – здорового; 2 – зараженного Fusarium graminearum; 3 – зараженного Alternaria alternata

Скачать (540KB)
6. Р и с. 5. Спектральные характеристики люминесценции ячменя при λв = 284 нм: 1 – здорового; 2 – зараженного Fusarium graminearum; 3 – зараженного Alternaria alternata

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

Скачать (488KB)

© Беляков М.В., Московский М.Н., Ефременков И.Ю., Новиков В.С., Кузнецов С.М., Бойко А.А., Михайличенко С.М., 2024

Creative Commons License
Эта статья доступна по лицензии Creative Commons Attribution 4.0 International License.

Журнал «Инженерные технологии и системы» основан в 1990 году
Реестровая запись ПИ № ФС 77-74640 от 24 декабря 2018 г.

 

Будьте в курсе новостей.
Подпишитесь на наш Telegram-канал.
https://t.me/eng_techn

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».