Characteristics of the stomatal apparatus of Vigna (Vigna unguiculata) during introduction in the south of Western Siberia

Cover Page

Cite item

Full Text

Abstract

Background. The stomatal apparatus of heat-loving legume species reflects the ecological features of its functioning in thе (sub) tropical conditions of the original range. To assess the morphometric parameters of leaves, the density of the arrangement and size of stomata on the adaxial and abaxial sides of the leaves were determined and their relationship with cold resistance in the mature male gametophyte phase in vitro was studied. Materials and methods. Fourteen accessions of cowpea (Vigna unguiculata) were used in the study. The Hitachi TM4000 plus scanning electron microscope was used to examine the stomatal apparatus. Pollen viability in vitro was assessed on a 20 % PEG 6000 solution at 25° / 3 hours (control) and at 6° / 24 hours (cold resistance assessment). The similarity of the accessions by the parameters of the stomatal apparatus was determined using cluster analysis. Correlation analysis was used to assess the relationship between the morphometric parameters of the leaves and the viability of pollen in vitro. Results. The morphological parameters of the stomata of different varieties of Vigna differed significantly. The stomatal density, stomatal long axis and stomatal short axis on the adaxial and abaxial side of Vigna were 74.0–230.0 / mm2, 231.0–439 / mm2, 14.7–20.8 μm, 14.3–20.1 μm, 4.0–6.3 μm and 4.3–8.4 μm, respectively. Correlation analysis showed that the density of stomata on the adaxial side of the leaf significantly correlated with pollen viability at 25°(r = 0.524), and the short axis of the stomata on the adaxial side of the leaf significantly correlated with cold resistance (r = ‒0.513). Conclusions. Systematic clustering divided the above varieties into three categories. Zinder, Kudesnitsa, Blaek Sid is a separate category with the highest stomatal density; Grafinya, Liliana, Niagara, k-802, Nezhnaya, and also Phaseolus vulgaris and adzuki (form RU-1-NOVB-vegYF-0061) are categories with medium stomatal density; the rest of the varieties were divided into one category, which had the lowest stomatal density.

About the authors

Jiaping Sun

Novosibirsk State University

Author for correspondence.
Email: t.sunl@g.nsu.ru

Postgraduate student

(1 Pirogova street, Novosibirsk, Russia)

Yury V. Fotev

Central Siberian Botanic Garden SB RAS; Novosibirsk State Agrarian University

Email: fotev_2009@mail.ru

Candidate of agricultural sciences, senior researcher, associate professor of the sub-department of plant growing and fodder production,

(101 Zolotodolinskaya street, Novosibirsk, Russia); (160 Dobrolubova street, Novosibirsk, Russia)

References

  1. Hsu P.K. Signaling mechanisms in abscisic acid-mediated stomatal closure. The Plant Journal. 2021;105(2):307–321. doi: 10.1111/tpj.15067
  2. Beghin T. Shape and texture based plant leaf classification. Advanced Concepts for Intelligent Vision Systems: 12th International Conference. Sydney, Australia: Springer, 2010:345–353.
  3. Payamnoor V., Sattarian A. Stomatal variations and their position relative to leaf epidermal cells in ten Maple species. Folia Oecologica. 2024;51(1):83–92. doi: 10.2478/foecol-2024-0009
  4. Hong T. Characteristics and correlations of leaf stomata in different Aleuritesmontana provenances. PloS one. 2018;13(12):e0208899. doi: 10.1371/journal.pone.0208899
  5. Ro H.-M. Photosynthetic characteristics and growth responses of dwarf apple (Malus domesticaBorkh. cv. Fuji) saplings after 3 years of exposure to elevated atmospheric carbon dioxide concentration and temperature. Trees. 2001;15:195–203. doi: 10.1007/s004680100099
  6. Beerling D.J., Chaloner W.G. The impact of atmospheric CO2 and temperature changes on stomatal density: observation from Quercusrobur lammas leaves. Annals of Botany. 1993;71(3):231–235. doi: 10.1006/anbo.1993.1029
  7. Ohsumi A. Genotypic variation of stomatal conductance in relation to stomatal density and length in rice (Oryza sativa L.). Plant Production Science. 2007;10(3):322–328. doi: 10.1626/pps.10.322
  8. Xiuling W. Study on stomatal characteristics and leaf temperature difference of different maize genotypes. Acta Agriculturae Boreali-Sinica. 2004;19(1):71–74. doi: 10.3321/ j.issn:1000-7091.2004.01.020
  9. Weijie Y. Responses of stomatal characteristics of Sophora japonica leaves to drought and low temperature stress. Guizhou Agricultural Sciences. 2015;43(9):23–29. doi: CNKI:SUN:GATE.0.2015-09-006
  10. Smýkal P. Legume crops phylogeny and genetic diversity for science and breeding. Critical Reviews in Plant Sciences. 2015;34(1-3):43–104. doi: 10.1080/ 07352689.2014.897904
  11. Dzyubenko N. Clusterbeans Cyamopsis tetragonoloba (L.) Taub.-properties, use, plant genetic resources and expected introduction in Russia. Agricultural Biology. 2017;52(6):1116–1128. doi: 10.15389/agrobiology.2017.6.1116eng
  12. Barros J.R.A. Optimal temperature for germination and seedling development in cowpea seeds. Revista Colombiana de Ciencias Hortícolas. 2020;14(2):231–239. doi: 10.17584/rcch.2020v14i2.10339
  13. Wang X. Studies on Stomatal Characters and Leaf Temperature Gap of Different Maize Genotypes. Chemical and Biological Technologies in Agriculture. 2004;19(1):71–74. doi: 10.3321/j.issn:1000-7091.2004.01.020
  14. Liu W. Variation in leaf traits at different altitudes reflects the adaptive strategy of plants to environmental changes. Ecology and Evolution. 2020;10(15):8166–8175. doi: 10.1002/ece3.6519
  15. Hetherington A.M., Woodward F.I. The role of stomata in sensing and driving environmental change. Nature. 2003;424(6951):901–908. doi: 10.1038/nature01843
  16. Liu C. Variation of stomatal traits from cold temperate to tropical forests and association with water use efficiency. Functional Ecology. 2018;32(1):20–28. doi: 10.1111/ 1365-2435.12973
  17. Koryagina N.V., Koryagin Yu.V. Botanika = Botany. Moscow: NITsINFRA-M, 2018:351. (In Russ.)
  18. Zhu J. Rapid estimation of stomatal density and stomatal area of plant leaves based on object-oriented classification and its ecological trade-off strategy analysis. Forests. 2018;9(10):616. doi: 0.3390/f9100616
  19. Chen S.-q. Pollen Grain Germination and Pollen Tube Growth in Pistil of Rice. Rice Science. 2008;15(2):125–130. doi: 10.1016/s1672-6308(08)60030-x
  20. Fotev Yu.V. Evaluation of cold resistance of Momordica collection samples (Momordica charantia L.) by pollen germination at low temperature in vitro. Trudy po prikladnoy botanike, genetike i selektsii = Works on applied botany, genetics and selection. 2022;(183):39–47. (In Russ.). doi: 10.30901/2227-8834-2022-3-39-47

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML


Creative Commons License
This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License.

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».