Цимоидные соцветия
Таким образом, в результате деятельности первого добавочного камбия возникает широкое кольцо паренхимной ткани с погруженнымит в нее мелкими коллатеральными пучками. Флоэма состоит из нескольких ситовидных трубок с сопровождающими клетками и клеток паренхимы, ксилема – из небольшого числа пористых сосудов, окруженных механическими элементами, и ксилемной паренхимы (рис 8, Б).
Вскоре начинают делится клетки второго добавочного камбия, образуя следующую меристиматическую зону. Наружные клетки ее дифференцируются в третий добавочный камбий, а внутренние формируют второе кольцо проводящих пучков и межпучковую паренхиму. Третий добавочный камбий в свою очередь участвует в образовании четвертого добавочного амбия и третьего кольца проводящих пучков и т.д.
Деятельностью добавочных камбиев объясняется наличие на поперечном срезе корня нескольких (8 и более) концентрических колец, состоящих из мелких проводящих пучков и обильной паренхимы, в тонкостенных клетках которой накапливаются сахароза и другие питательные вещества. У столовых сортов свеклы в паренхимных клетках много антоциана. Чем более удалены добавочные камбии от центрва корня, тем слабее их деятельность. Поэтому ширина концентрических колец, число и размеры проводящих пучков уменьшаются к перифериисреза. Самые молодые наружные кольца могут быть представлены лишь узкими слоями слабодифференцированных или даже меристиматических клеток.
Интенсивность вторичного утолщения корня свеклы тесно связанна с развитием листового аппарата. Установлено, что число концентрических слоев зависит от числа листьев в прикорневой розетке.
Деятельность добавочных камбиев заканчивается рано, и дальнейшее утолщение корня происходит за счет деления и разрастания паренхимных клеток.
Снаружи корня находится тонкий слой мелкоклеточной паренхимной ткани, окруженной темно-бурой пробкой.
Дополнительно
Система автоматического регулирования
Современная теория автоматического регулирования является
основной частью теории управления. Система автоматического регулирования
состоит из регулируемого объекта и элементов управления, которые воздействуют
на объект при изменении одной или нескольких регулируемых переменных. Под
влиянием входны ...
Нейросетевые методы распознавания изображений
Выполнен обзор нейросетевых методов, используемых при распознавании
изображений. Нейросетевые методы - это методы, базирующиеся на применении
различных типов нейронных сетей (НС). Основные направления применения различных
НС для распознавания образов и изображений:
применение для извлечение
...