<?xml version="1.0"?>
<!DOCTYPE article
PUBLIC "-//NLM//DTD JATS (Z39.96) Journal Publishing DTD v1.4 20190208//EN"
       "JATS-journalpublishing1.dtd">
<article xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink" xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance" article-type="research-article" dtd-version="1.4" xml:lang="en">
 <front>
  <journal-meta>
   <journal-id journal-id-type="publisher-id">Agrarian Bulletin of the</journal-id>
   <journal-title-group>
    <journal-title xml:lang="en">Agrarian Bulletin of the</journal-title>
    <trans-title-group xml:lang="ru">
     <trans-title>Аграрный вестник Урала</trans-title>
    </trans-title-group>
   </journal-title-group>
   <issn publication-format="print">1997-4868</issn>
   <issn publication-format="online">2307-0005</issn>
  </journal-meta>
  <article-meta>
   <article-id pub-id-type="publisher-id">64785</article-id>
   <article-id pub-id-type="doi">10.32417/1997-4868-2023-234-05-83-96</article-id>
   <article-categories>
    <subj-group subj-group-type="toc-heading" xml:lang="ru">
     <subject>Биология</subject>
    </subj-group>
    <subj-group subj-group-type="toc-heading" xml:lang="en">
     <subject>Biology</subject>
    </subj-group>
    <subj-group>
     <subject>Биология</subject>
    </subj-group>
   </article-categories>
   <title-group>
    <article-title xml:lang="en">Genotypic screening for the resistance of leguminous crops to the effects of heavy metals, based on neuron profiling of their amino acid exudation</article-title>
    <trans-title-group xml:lang="ru">
     <trans-title>Генотипический скрининг устойчивости зернобобовых культур к воздействию тяжелых металлов на основании нейронного профилирования экссудации их аминокислот</trans-title>
    </trans-title-group>
   </title-group>
   <contrib-group content-type="authors">
    <contrib contrib-type="author">
     <name-alternatives>
      <name xml:lang="ru">
       <surname>Пухальский</surname>
       <given-names>Ян Викторович</given-names>
      </name>
      <name xml:lang="en">
       <surname>Puhal'skiy</surname>
       <given-names>Yan Viktorovich</given-names>
      </name>
     </name-alternatives>
     <email>puhalskyyan@gmail.com</email>
     <xref ref-type="aff" rid="aff-1"/>
    </contrib>
    <contrib contrib-type="author">
     <contrib-id contrib-id-type="orcid">https://orcid.org/0000-0001-8300-2287</contrib-id>
     <name-alternatives>
      <name xml:lang="ru">
       <surname>Воробьев</surname>
       <given-names>Николай Иванович</given-names>
      </name>
      <name xml:lang="en">
       <surname>Vorobyov</surname>
       <given-names>Nikolai I.</given-names>
      </name>
     </name-alternatives>
     <email>nik.ivanvorobyov@yandex.ru</email>
     <xref ref-type="aff" rid="aff-2"/>
    </contrib>
    <contrib contrib-type="author">
     <contrib-id contrib-id-type="orcid">https://orcid.org/0000-0002-8102-2900</contrib-id>
     <name-alternatives>
      <name xml:lang="ru">
       <surname>Лоскутов</surname>
       <given-names>Святослав Игоревич</given-names>
      </name>
      <name xml:lang="en">
       <surname>Loskutov</surname>
       <given-names>Svyatoslav I.</given-names>
      </name>
     </name-alternatives>
     <xref ref-type="aff" rid="aff-3"/>
    </contrib>
   </contrib-group>
   <aff-alternatives id="aff-1">
    <aff>
     <institution xml:lang="ru">ФГБНУ «Федеральный научный центр пищевых систем им. В.М. Горбатова» Российской академии наук</institution>
     <city>Санкт-Петербург</city>
     <country>Россия</country>
    </aff>
    <aff>
     <institution xml:lang="en">Federal Scientific Center for Food Systems named after V.M. Gorbatova, Russia Academy of Sciences</institution>
     <city>Saint- Petersburg</city>
     <country>Russian Federation</country>
    </aff>
   </aff-alternatives>
   <aff-alternatives id="aff-2">
    <aff>
     <institution xml:lang="ru">Всероссийский научно-исследовательский институт сельcкохозяйственной микробиологии</institution>
     <city>Пушкин</city>
     <country>Россия</country>
    </aff>
    <aff>
     <institution xml:lang="en">All-Russia Research Institute for Agricultural Microbiology</institution>
     <city>Pushkin</city>
     <country>Russian Federation</country>
    </aff>
   </aff-alternatives>
   <aff-alternatives id="aff-3">
    <aff>
     <institution xml:lang="ru">Всероссийский научно-исследовательский институт пищевых добавок</institution>
     <city>Санкт-Петербург</city>
     <country>Россия</country>
    </aff>
    <aff>
     <institution xml:lang="en">All-Russian Research Institute for Food Additives</institution>
     <city>Saint Petersburg</city>
     <country>Russian Federation</country>
    </aff>
   </aff-alternatives>
   <pub-date publication-format="print" date-type="pub" iso-8601-date="2023-05-31T11:44:39+03:00">
    <day>31</day>
    <month>05</month>
    <year>2023</year>
   </pub-date>
   <pub-date publication-format="electronic" date-type="pub" iso-8601-date="2023-05-31T11:44:39+03:00">
    <day>31</day>
    <month>05</month>
    <year>2023</year>
   </pub-date>
   <volume>234</volume>
   <issue>05</issue>
   <fpage>83</fpage>
   <lpage>96</lpage>
   <history>
    <date date-type="received" iso-8601-date="2023-05-31T00:00:00+03:00">
     <day>31</day>
     <month>05</month>
     <year>2023</year>
    </date>
   </history>
   <self-uri xlink:href="https://usau.editorum.ru/en/nauka/article/64785/view">https://usau.editorum.ru/en/nauka/article/64785/view</self-uri>
   <abstract xml:lang="ru">
    <p>Аннотация. Целью статьи являлась оценка изменения уровня структурной организации аминокислотного профиля корневых экзометаболитов различных по устойчивости генотипов гороха посевного под влиянием металл-индуцированного стресса. Методология и методы исследования. Растения выращивали в стерильных регулируемых условиях (климатической камере) при добавлении в питательную среду токсичных концентраций, кадмия, кобальта, цинка или ртути. Объектами для исследования послужили Cd-чувствительный генотип гороха посевного SGE, а также созданный на его основе уникальный Cd-устойчивый мутант SGECDt. Результаты. Установлено, что все солевые растворы металлов оказывают ингибирующее влияние на показатели роста растений. При этом, как и ожидалось, добавление в среду кадмия и кобальта в большей мере отразилось на снижении показателей биомассы дикой линии, чем мутантного генотипа. Последний больше реагировал на интродукцию в среду токсичной ртути. Что касается цинка, то здесь ингибирование биомассы обоих органов у двух генотипов было равноценным. Добавление в среду всех токсикантов привело к увеличению выхода суммарного всех аминокислот. У мутанта SGECDt это проявилось в большей степени, что связано с отдельными аспектами детоксикации металлов у данного генотипа в растительных тканях. Кластерный анализ позволил выделить соотношения аминокислотного профиля, полученного на цинке и ртути у обоих генотипов, в отдельную независимую группу. Результаты расчета с применением нейронной сети подтвердили устойчивость мутанта к ионам Cd и Co и чувствительность к Zn и Hg. У дикой линии обнаружена устойчивость к выбранной концентрации кобальта. Научная новизна. Математическая модель, спроектированная на основе собранного массива данных экссудации аминокислот, позволяет на основе матрицы корреляционных соотношений прогнозировать выход абсолютно сухой белковой биомассы растений и проводить первичный скрининг адаптационной лабильности различных сортов в условиях металл-индуцированного стресса.</p>
   </abstract>
   <trans-abstract xml:lang="en">
    <p>Abstract. The purpose of the article was to assess the change in the level of structural organization of the amino acid profile of root exometabolites of various resistance genotypes of peas under the influence of metal-induced stress. Research method. Plants were grown under sterile controlled conditions (climatic chamber) with the addition of toxic concentrations, cadmium, cobalt, zinc or mercury to the nutrient medium. The objects for the study were the Cd-sensitive genotype of the pea variety SGE, as well as the unique Cd-resistant mutant SGECDt created on its basis. Results. It has been established that all salt solutions of metals have an inhibitory effect on plant growth rates. At the same time, as expected, the addition of cadmium and cobalt to the medium had a greater effect on the decrease in the biomass of the wild line SGE than in the mutant genotype SGECDt. The latter reacted more to the introduction of toxic mercury into the environment. As for zinc, here, the inhibition of the biomass of both organs in the two genotypes was equivalent. The addition of all toxicants to the medium led to an increase in the total yield of all amino acids. In the SGECDt mutant, this manifested itself to a greater extent, which is associated with certain aspects of metal detoxification in this genotype in plant tissues. Cluster analysis made it possible to separate the ratios of the amino acid profile obtained on zinc and mercury in both genotypes into a separate independent group. The results of calculations using a neural network confirmed the resistance of the mutant to Cd and Co ions, and sensitivity to Zn and Hg. The wild line was found to be resistant to the selected concentration of Co. Scientific innovation. The mathematical model, designed on the basis of the collected amino acid exudation data array, makes it possible, on the basis of a matrix of correlation ratios, to predict the yield of absolutely dry plant protein biomass and to primary screening the adaptive lability of various varieties under metal-induced stress.</p>
   </trans-abstract>
   <kwd-group xml:lang="ru">
    <kwd>горох посевной</kwd>
    <kwd>SGECDt</kwd>
    <kwd>тяжелые металлы</kwd>
    <kwd>корневые выделения</kwd>
    <kwd>аминокислоты</kwd>
    <kwd>нейронная сеть</kwd>
    <kwd>фракталы</kwd>
    <kwd>индексы биокомпозиции</kwd>
   </kwd-group>
   <kwd-group xml:lang="en">
    <kwd>Pisum sativum</kwd>
    <kwd>SGECDt</kwd>
    <kwd>heavy metals</kwd>
    <kwd>root secretions</kwd>
    <kwd>amino acids</kwd>
    <kwd>neural network</kwd>
    <kwd>fractals</kwd>
    <kwd>biocomposition indices</kwd>
   </kwd-group>
  </article-meta>
 </front>
 <body>
  <p></p>
 </body>
 <back>
  <ref-list>
   <ref id="B1">
    <label>1.</label>
    <citation-alternatives>
     <mixed-citation xml:lang="ru">Daudert D. G. Exploring the Impact of Pretrained Bidirectional Language Models on Protein Secondary Structure Prediction. Michigan: Masters Theses, 2018. 65 p.</mixed-citation>
     <mixed-citation xml:lang="en">Daudert D. G. Exploring the Impact of Pretrained Bidirectional Language Models on Protein Secondary Structure Prediction. Michigan: Masters Theses, 2018. 65 p.</mixed-citation>
    </citation-alternatives>
   </ref>
   <ref id="B2">
    <label>2.</label>
    <citation-alternatives>
     <mixed-citation xml:lang="ru">Розенберг Г. С. Фрактальные методы анализа структуры сообществ // Принципы экологии. 2018. № 4. С. 4-43.</mixed-citation>
     <mixed-citation xml:lang="en">Rozenberg G. S. Fraktal'nye metody analiza struktury soobschestv // Principy ekologii. 2018. № 4. S. 4-43.</mixed-citation>
    </citation-alternatives>
   </ref>
   <ref id="B3">
    <label>3.</label>
    <citation-alternatives>
     <mixed-citation xml:lang="ru">Kawasaki A., Okada S., Zhang C. et al. A sterile hydroponic system for characterising root exudates from specific root types and whole-root systems of large crop plants // Plant Methods. 2018. Vol. 14. Article number 114. DOI: 10.1186/s13007-018-0380-x.</mixed-citation>
     <mixed-citation xml:lang="en">Kawasaki A., Okada S., Zhang C. et al. A sterile hydroponic system for characterising root exudates from specific root types and whole-root systems of large crop plants // Plant Methods. 2018. Vol. 14. Article number 114. DOI: 10.1186/s13007-018-0380-x.</mixed-citation>
    </citation-alternatives>
   </ref>
   <ref id="B4">
    <label>4.</label>
    <citation-alternatives>
     <mixed-citation xml:lang="ru">Драгавцев В. А. Новая система регуляции у растений и необходимость создания селекционного фитотрона в РФ // Журнал технической физики. 2018. № 88. С. 1331-1335.</mixed-citation>
     <mixed-citation xml:lang="en">Dragavcev V. A. Novaya sistema regulyacii u rasteniy i neobhodimost' sozdaniya selekcionnogo fitotrona v RF // Zhurnal tehnicheskoy fiziki. 2018. № 88. S. 1331-1335.</mixed-citation>
    </citation-alternatives>
   </ref>
   <ref id="B5">
    <label>5.</label>
    <citation-alternatives>
     <mixed-citation xml:lang="ru">Зеленков В. Н., Верник П. А., Бандурин В. В., Латушкин В. В., Новиков В. Б., Гаврилов С. В., Коршук В. А. Использование программно-аппаратного цифрового комплекса «Синерготрон» для разработки инновационных технологий выращивания растений // Международный академический вестник. 2019. № 7 (39). С. 37-40.</mixed-citation>
     <mixed-citation xml:lang="en">Zelenkov V. N., Vernik P. A., Bandurin V. V., Latushkin V. V., Novikov V. B., Gavrilov S. V., Korshuk V. A. Ispol'zovanie programmno-apparatnogo cifrovogo kompleksa «Sinergotron» dlya razrabotki innovacionnyh tehnologiy vyraschivaniya rasteniy // Mezhdunarodnyy akademicheskiy vestnik. 2019. № 7 (39). S. 37-40.</mixed-citation>
    </citation-alternatives>
   </ref>
   <ref id="B6">
    <label>6.</label>
    <citation-alternatives>
     <mixed-citation xml:lang="ru">Латушкин В. В., Зеленков В. Н., Лапин А. А., Верник П. А., Гаврилов С. В., Новиков В. Б. Экспериментальное моделирование условий онтогенеза растений и биотехнологических методов их выращивания в закрытой экосистеме - синерготроне // Вестник РАЕН. 2021. Т. 21. № 1. С. 46-53.</mixed-citation>
     <mixed-citation xml:lang="en">Latushkin V. V., Zelenkov V. N., Lapin A. A., Vernik P. A., Gavrilov S. V., Novikov V. B. Eksperimental'noe modelirovanie usloviy ontogeneza rasteniy i biotehnologicheskih metodov ih vyraschivaniya v zakrytoy ekosisteme - sinergotrone // Vestnik RAEN. 2021. T. 21. № 1. S. 46-53.</mixed-citation>
    </citation-alternatives>
   </ref>
   <ref id="B7">
    <label>7.</label>
    <citation-alternatives>
     <mixed-citation xml:lang="ru">Belimov A. A., Malkov N. V., Puhalsky J. V., Tsyganov V. E., Bodyagina K. B., Safronova V. I., Dietz K. J., Tikhonovich I. A. The Crucial Role of Roots in Increased Cd-tolerance and Cd-accumulation in the Pea (Pisum sativum L.) Mutant SGECDt // Plant Biology. 2018. Vol. 62. No. 3. Pp. 543-550.</mixed-citation>
     <mixed-citation xml:lang="en">Belimov A. A., Malkov N. V., Puhalsky J. V., Tsyganov V. E., Bodyagina K. B., Safronova V. I., Dietz K. J., Tikhonovich I. A. The Crucial Role of Roots in Increased Cd-tolerance and Cd-accumulation in the Pea (Pisum sativum L.) Mutant SGECDt // Plant Biology. 2018. Vol. 62. No. 3. Pp. 543-550.</mixed-citation>
    </citation-alternatives>
   </ref>
   <ref id="B8">
    <label>8.</label>
    <citation-alternatives>
     <mixed-citation xml:lang="ru">Sharakshane A. An easy estimate of the PFDD for a plant illuminated with white LEDs: 1000 lx = 15 μmol/s/m2 // BioRxiv. 2018. DOI: 10.1101/289280.</mixed-citation>
     <mixed-citation xml:lang="en">Sharakshane A. An easy estimate of the PFDD for a plant illuminated with white LEDs: 1000 lx = 15 μmol/s/m2 // BioRxiv. 2018. DOI: 10.1101/289280.</mixed-citation>
    </citation-alternatives>
   </ref>
   <ref id="B9">
    <label>9.</label>
    <citation-alternatives>
     <mixed-citation xml:lang="ru">Гафаров Ф. М., Галимянов А. Ф. Искусственные нейронные сети и приложения: учебное пособие. Казань: Изд-во Казан. ун-та, 2018. 121 с.</mixed-citation>
     <mixed-citation xml:lang="en">Gafarov F. M., Galimyanov A. F. Iskusstvennye neyronnye seti i prilozheniya: uchebnoe posobie. Kazan': Izd-vo Kazan. un-ta, 2018. 121 s.</mixed-citation>
    </citation-alternatives>
   </ref>
   <ref id="B10">
    <label>10.</label>
    <citation-alternatives>
     <mixed-citation xml:lang="ru">Гудфеллоу Я., Бенджио И., Курвилль А. Глубокое обучение. Москва: ДМК Пресс, 2018. 652 с.</mixed-citation>
     <mixed-citation xml:lang="en">Gudfellou Ya., Bendzhio I., Kurvill' A. Glubokoe obuchenie. Moskva: DMK Press, 2018. 652 s.</mixed-citation>
    </citation-alternatives>
   </ref>
   <ref id="B11">
    <label>11.</label>
    <citation-alternatives>
     <mixed-citation xml:lang="ru">Team Core R. A Language and Environment for Statistical Computing. Vienna: Statistical Computing, 2018. 1731 p.</mixed-citation>
     <mixed-citation xml:lang="en">Team Core R. A Language and Environment for Statistical Computing. Vienna: Statistical Computing, 2018. 1731 p.</mixed-citation>
    </citation-alternatives>
   </ref>
   <ref id="B12">
    <label>12.</label>
    <citation-alternatives>
     <mixed-citation xml:lang="ru">Weinberg S., Harel D., Abramowitz S. Statistics Using R: An Integrative Approach. Cambridge: Cambridge University Press, 2020. 692 p.</mixed-citation>
     <mixed-citation xml:lang="en">Weinberg S., Harel D., Abramowitz S. Statistics Using R: An Integrative Approach. Cambridge: Cambridge University Press, 2020. 692 p.</mixed-citation>
    </citation-alternatives>
   </ref>
   <ref id="B13">
    <label>13.</label>
    <citation-alternatives>
     <mixed-citation xml:lang="ru">Ghosh U. K., Islam M. N., Siddiqui M. N., Cao X., Khan M. A. R. Proline, a multifaceted signalling molecule in plant responses to abiotic stress: understanding the physiological mechanisms // Plant Biology. 2022. No. 24 (2). Pp. 227-239.</mixed-citation>
     <mixed-citation xml:lang="en">Ghosh U. K., Islam M. N., Siddiqui M. N., Cao X., Khan M. A. R. Proline, a multifaceted signalling molecule in plant responses to abiotic stress: understanding the physiological mechanisms // Plant Biology. 2022. No. 24 (2). Pp. 227-239.</mixed-citation>
    </citation-alternatives>
   </ref>
   <ref id="B14">
    <label>14.</label>
    <citation-alternatives>
     <mixed-citation xml:lang="ru">Siddique A., Kandpal G., Kumar P. Proline Accumulation and its Defensive Role Under Diverse Stress Condition in Plants: An Overview // Journal of Pure and Applied Microbiology. 2018. Vol. 12 (3). Pp. 1655-1659.</mixed-citation>
     <mixed-citation xml:lang="en">Siddique A., Kandpal G., Kumar P. Proline Accumulation and its Defensive Role Under Diverse Stress Condition in Plants: An Overview // Journal of Pure and Applied Microbiology. 2018. Vol. 12 (3). Pp. 1655-1659.</mixed-citation>
    </citation-alternatives>
   </ref>
   <ref id="B15">
    <label>15.</label>
    <citation-alternatives>
     <mixed-citation xml:lang="ru">Ali S., Abbas Z., Seleiman M. F., Rizwan M., Yava Ş İ., Alhammad B. A., Shami A., Hasanuzzaman M., Kalderis D. Glycine Betaine Accumulation, Significance and Interests for Heavy Metal Tolerance in Plants // Plants. 2020. Vol. 9 (7). Article number 896. DOI: 10.3390/plants9070896.</mixed-citation>
     <mixed-citation xml:lang="en">Ali S., Abbas Z., Seleiman M. F., Rizwan M., Yava Ş İ., Alhammad B. A., Shami A., Hasanuzzaman M., Kalderis D. Glycine Betaine Accumulation, Significance and Interests for Heavy Metal Tolerance in Plants // Plants. 2020. Vol. 9 (7). Article number 896. DOI: 10.3390/plants9070896.</mixed-citation>
    </citation-alternatives>
   </ref>
   <ref id="B16">
    <label>16.</label>
    <citation-alternatives>
     <mixed-citation xml:lang="ru">Li Y., Fang Z., Zhou X, Gao J., Wang J., Huang L., Chen Y., Sun L., Deng Q., Gooneratne R. Threonine Facilitates Cd Excretion by Increasing the Abundance of Gut Escherichia coli in Cd-Exposed Mice // Molecules. 2023. Vol. 28 (1). Article number 177. DOI: 10.3390/molecules28010177.</mixed-citation>
     <mixed-citation xml:lang="en">Li Y., Fang Z., Zhou X, Gao J., Wang J., Huang L., Chen Y., Sun L., Deng Q., Gooneratne R. Threonine Facilitates Cd Excretion by Increasing the Abundance of Gut Escherichia coli in Cd-Exposed Mice // Molecules. 2023. Vol. 28 (1). Article number 177. DOI: 10.3390/molecules28010177.</mixed-citation>
    </citation-alternatives>
   </ref>
   <ref id="B17">
    <label>17.</label>
    <citation-alternatives>
     <mixed-citation xml:lang="ru">Sadak M. S., Ramadan A. A. E. Impact of melatonin and tryptophan on water stress tolerance in white lupine (Lupinus termis L.) // Physiology and Molecular Biology of Plants. 2021. Vol. 27 (3). Pp. 469-481.</mixed-citation>
     <mixed-citation xml:lang="en">Sadak M. S., Ramadan A. A. E. Impact of melatonin and tryptophan on water stress tolerance in white lupine (Lupinus termis L.) // Physiology and Molecular Biology of Plants. 2021. Vol. 27 (3). Pp. 469-481.</mixed-citation>
    </citation-alternatives>
   </ref>
  </ref-list>
 </back>
</article>
