Способы повышения толерантности растений пшеницы к засолению

Пшеница является наиболее важной продовольственной культурой во многих странах мира. Засоление почв является одним из основных процессов деградации сельскохозяйственных угодий. Присутствие бикарбонатов (соды) вызывает сильнощелочную реакцию среды, за которой следует дефицит кальция в растении и снижение урожая. В этом обзоре описываются механизмы и подходы повышения солеустойчивости, лежащие в основе воздействия солевого стресса на растения, основанные на последних достижениях, которые могут быть использованы для выявления новых источников солеустойчивости пшеницы, например, генная инженерия.

Wheat is the most important food crop in many countries around the world. Soil salinization is one of the main processes of agricultural land degradation. The presence of bicarbonates (soda) causes a strongly alkaline reaction of the medium, followed by a calcium deficiency in the plant and a decrease in yield. This review describes the mechanisms and approaches for increasing salt tolerance that underlie the effects of salt stress on plants, based on the latest advances, which can be used to identify new sources of salt tolerance in wheat, for example, genetic engineering.

Authors
Вербицкая А.А. 1 , Иванова А.С. 1 , Катиле Любовь 2 , Щуклина О.А.3 , Гапоненко А.К.4
Publisher
ООО "Институт развития образования и консалтинга"
Number of issue
10
Language
Russian
Pages
607-625
Status
Published
Year
2021
Organizations
  • 1 Институт биологии развития им. Н.А.Кольцова РАН
  • 2 Российский университет дружбы народов
  • 3 Цицинский главный ботанический сад РАН
  • 4 Институт общей генетики им. Н. И. Вавилова РАН
Keywords
wheat; transgenic technologies; genetic transformation; salt tolerance; пшеница; трансгенные технологии; генетическая трансформация; солеустойчивость
Date of creation
16.12.2021
Date of change
16.12.2021
Short link
https://repository.rudn.ru/en/records/article/record/82381/
Share

Other records

Kroytor O.K., Malykh M.D.
Discrete and Continuous Models and Applied Computational Science. Федеральное государственное автономное образовательное учреждение высшего образования Российский университет дружбы народов (РУДН). Vol. 29. 2021. P. 387-398