Effects of heavy metals on the water balance of cucumber detected by MRI measurement
Kulcsszavak:
MRI, heavy metals, water balanceAbsztrakt
A vizsgálatunk célja a humándiagnosztikában alkalmazott MRI alkalmazási lehetőségének növény-víz kapcsolatra történő kiterjesztése, valamint a korábbi ismeretek igazolása volt. A nehézfémek növényi vízháztartásra gyakorolt hatása vizsgálható-e MRI mérés felhasználásával. Három hetes uborka palántákat szennyeztünk ólom nitrát-, cinkszulfát-, kadmium nitrát- és higany klorid oldattal, melyek koncentrációja 10-5 M volt. A szennyezést egy héten keresztül végeztük. A növényeket tápoldaton, klímakamrában neveltük. A nehézfémek növényi vízháztartásra gyakorolt hatását klasszikus és MRI mérésekkel is vizsgáltuk. Az MRI méréseket a Kaposvári Egyetem Diagnosztikai és Onkoradiológiai Intézetében végeztük, egy Siemens Avanto típusú MR felhasználásával. Az MR mérés elve nem más, mint a spinek rendszerén végzett mérések. A folyamat a külső mágneses tér, az elektromágneses hullámok, és az anyag hidrogén atomjainak kölcsönhatása révén valósul meg. Vagyis az MR a protonok mennyiségét és eloszlását méri. Ha feltesszük a kérdést, hogy hol található relatíve sok proton, akkor erre a kérdésre a válasz az, hogy ahol sok hidrogén van tehát elsősorban a vízben. Vagyis az MR nem az adott anatómiai struktúrát méri, hanem az adott anatómiai struktúrában levő víz mennyiségét és eloszlását. A klasszikus mérések közül a sztóma ellenállást vizsgáltuk, AP4 porométer felhasználásával konduktancia üzemmódban. A növények víztartalom %-át a friss és a száraz tömegből határoztuk meg. Szignifikáns különbséget tudtunk kimutatni az MRI mérés során a különböző nehézfém kezelések között, azonban a klasszikus mérésekkel ezt nem tudtuk kimutatni. Az MR mérés a víztartalom és vízszállítás folyamatáról egy sokkal részletesebb elemzést tesz lehetővé. Mellette nem destruktív mérési eljárás, ellentétben a klasszikus elemzésekkel. Az MR mérések növelhetik ismeretanyagunkat a nehézfémek körforgásáról és áramlásáról a növényekben.
Hivatkozások
Berényi, E., Bogner, P., Horváth, Gy. and Repa, I. 1997. Radiológia. Budapest Springer Hungarica Kiadó Kft.
Bouman, B. A. M., Keulen, H., Van Laar, H. H. and Van Rabbinge, R. 1996. The "School of de Wit" crop growth simulation models: a pedigree and historical overview. Agric. Sys. 52. 2–3, 171–198. https://doi.org/10.1016/0308-521X(96)00011-X
Brisson, N., Gary, C., Justes, E., Roche, R., Mary, B., Ripoche, D., Zimmer, D. Sierra, J., Bertuzzi, P., Burger, P., Bussière, F. Cabidoche, Y. M., Cellier, P., Debaeke, P., Gaudillère, J. P., Hénault, C., Maraux, F., Seguin B. and Sinoquet, H. 2003. An overview of the crop model . Eur. J. Agron. 3–4. 309–332. https://doi.org/10.1016/S1161-0301(02)00110-7
Földes, T., Bogner, P., Závoda, F. and Repa, I. 2003. A CT és MR vizsgálatok lehetőségei a szénhidrogén kutatásban. Magyar Radiológia 10. 231–237.
Goudriaan, J. and van Laar, H. H. 1994. Modelling Potential Crop Growth Processes. Kluwer Academic Publishers, Dordrecht-Boston-London. p: 238. https://doi.org/10.1007/978-94-011-0750-1
Hernández L. E., Lozano-Rodríguez E., Gárate A. and CarpentaRuiz R. 1998. Influence of cadmium on the uptake, tissue acccumulation and subcellular distribution of manganase in pea seedlings. Plant Sci. 132. 139–51. https://doi.org/10.1016/S0168-9452(98)00011-9
Jackson, R. B., Sperry, J. S. and Dawson, T.E. 2000. Root water uptake and transport: using physiological processes in global predictions. Trends in Plant Science. 11 (5) 482–488. https://doi.org/10.1016/S1360-1385(00)01766-0
Jakusch, P., Anda, A. and Tokai, R. 2010. New possibilities in following the transport of water in living plants, Georgikon for Agriculture. Keszthely, G. For Agric. 13 (1) 33–51.
Jarvis, P. G. and Mansfield, T. A. (Editors) 1981. Stomatal Physiology. Society for Experimental Biology: Seminar Series, Cambridge University Press, p. 247–279.
Johnson, J. D. 1981. Two types of ventilated porometers compared on broad leaf and coniferous species. Plant Physiol. 68. 506–508. https://doi.org/10.1104/pp.68.2.506
Kanemasu, E. T. and Tanner, C. B. 1969. Stomatal diffusion resistance of snap beans. I. The influence of leaf-water potential. Plant Physiol. 44. 1547–52. https://doi.org/10.1104/pp.44.11.1547
Ketelapper, H. J. 1963. Stomatal physiology. Ann. Rev. Plant Physiol. 14. 249–69. https://doi.org/10.1146/annurev.pp.14.060163.001341
Lange, O. L., Kappen, L. and Schulze, E. D. 1976. Water and Plant Life. Springer Verlag, New York, p. 169–188. https://doi.org/10.1007/978-3-642-66429-8
Langensiepen, M., Fuchs, M., Bergamaschi, H., Moreshet, S., Cohen, Y., Jutzi, P. W. S. C., Cohen, S., Mauro L., Rosa, Yan Li, G. and Fricke T. 2009. Quantifying the uncertainties of transpiration calculation with Penman-Monteith equation under different climate and water supply conditions. Agric. Forest Meteor. 149 (6–7) 1063–1072. https://doi.org/10.1016/j.agrformet.2009.01.001
Lange, O. L., Kappen, L. and Schulze, E. D. 1976. Water and Plant Life. Springer Verlag, New York, p. 169–188. https://doi.org/10.1007/978-3-642-66429-8
Larcher, W. 2003. Physiological plant ecology. Berlin. ISBN: 3540435166 https://doi.org/10.1007/978-3-662-05214-3
Lozano-Rodriguez, E., Hernandez, L. E., Bonay, P. and CarpenaRuiz, R. O. 1997. Distribution of cadmium in shoot and root tissues. Journal of Experimental Botany. 48 (1) 123–128. https://doi.org/10.1093/jxb/48.1.123
McDermitt, D. K. 1990. Sources of error in the estimation of stomatal conductance and transpiration from porometer data. Hort Science. 25 (12) 1538–1548. https://doi.org/10.21273/HORTSCI.25.12.1538
Meyer, W. S. , Reicosky, D. and Schaffer, N. L. 1985. Errors in field measurement of leaf diffusive conductance associated with leaf temperature. Agric. Forest Meteor. 36. 55–64. https://doi.org/10.1016/0168-1923(85)90065-6
Monteith, J. L. 1973. Principles of Environmental Physics. Edward Arnold Publ., London.
Monteith, J. L. 1976. Vegetation and the Atmosphere. 1–2. Academic Press, New York.
Monteith, J. L. 1990. Porometry and baseline analysis: the case for compatibility. Agric. Forest Meteor. 49. 155–167. https://doi.org/10.1016/0168-1923(90)90048-B
Norman, J. M, Sulliven, C. Y., Harrison, T. and Eckles, R. 1981. Comparison of four porometers under field conditions. Agron. Abst. 73. 93–108.
Norman, J. M. 1979. Modeling the complete crop. canopy. In: B. J. Barfield & J. F. Gerber. Modification of the aerial environment of crops. (Eds.) B. J. Barfield and J. F. Gerber. Amer. Soc. of Agric. Eng. Michigan. p. 249–277.
Novak, V., Hurtalová, T. and Matejka, F. 2005. Prediction of soil water content and soil water potential on transpiration of maize. Agricultural Water Management. 76 (3) 211–223. https://doi.org/10.1016/j.agwat.2005.01.009
Pearcy, R. W., Ehleringer, J., Mooney, H. A. and Rundel, P.W. 1991. Plant Physiological Ecology. Chapman and Hall, London-New York-Tokyo p: 457.
Pronk T. E., During H. J. and Schieving, F. 2007. Coexistence by temporal partitioning of the available light in plants with different height and leaf investments. Ecological modeling. 3–4. 349–358. https://doi.org/10.1016/j.ecolmodel.2007.01.019
Sárvári, É., Fodor, F., Cseh, E., Varga, A., Záray, Gy. and Zolla, L. 1999. Relationship between Changes in Ion Content of Leaves and Chlorophyll-Protein Composition in Cucumber under Cd and Pb stress. Z. Naturforschung 54c 746–753. https://doi.org/10.1515/znc-1999-9-1021
Seregin, I. V., Shpigun, L. K. and V. B. Ivanov 2003. Distribution and Toxic Effects of Cadmium and Lead on Maize Roots. Russian Journal of Plant Physiology. 51. 525–533. https://doi.org/10.1023/B:RUPP.0000035747.42399.84
Shawcroft, R. W., Lemon, E. R., Allen, L. H., Stewart, D. W. and Jensen, S. E. 1974. The soil-plant-atmosphere model and some of its applications. Agric. Meteor. 14. 287–307. https://doi.org/10.1016/0002-1571(74)90025-9
Sutcliffe, J. 1982. A növények és a víz. MgK, Budapest.
Xiangyang, Bi., Xinbin, F., Yuangen, Y., Xiangdong, L., Grace, P. Y., Feili, L., Guangle, Q., Guanghui, L., Taoze, L. and Zhiyou, F. 2009. Allocation and source attribution of lead and cadmium in maize (Zea mays L.) impacted by smelting emissions. Environmental Pollutions. 157 (3) 834–839. https://doi.org/10.1016/j.envpol.2008.11.013
Letöltések
Megjelent
Folyóirat szám
Rovat
License
Copyright (c) 2011 Jakusch Pál, Anda Angéla, Földes Tamás, Tokai Richárd, Hatvani István, Kocsis Tímea
This work is licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International License.
The articel is under the Creative Commons 4.0 standard licenc: CC-BY-NC-ND-4.0. Under the following terms: You must give appropriate credit, provide a link to the license, and indicate if changes were made. You may do so in any reasonable manner, but not in any way that suggests the licensor endorses you or your use. You may not use the material for commercial purposes. If you remix, transform, or build upon the material, you may not distribute the modified material. You may not apply legal terms or technological measures that legally restrict others from doing anything the license permits.
Georgikon for Agriculture