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      5min測量二氧化碳響應曲線A-Ci Curve

      更新時間:2017-03-21      點擊次數:9133

      3月1日,美國新墨西哥大學Joseph R. Stinziano等學者在期刊《Plant, Cell and Environment》(2015-2016影響因子為6.169)上發表了題為“The rapid A–Ci response: photosynthesis in the phenomic era”的文章。該項研究表明,全新光合-熒光測量系統LI-6800可以將傳統二氧化碳響應曲線A-Ci Curve的測量時長縮短至5min以內(圖1),這大大提高了其測量效率,可用于大批量樣品優良性狀或突變體篩選。


      圖1 快速A-Ci響應曲線數據
       

      通過分析植物重要的生理參數,研究者可以篩選出具備優良性狀的品種,如高產或高水分利用效率的。在眾多的篩選工具中,葉片水平的氣體交換測量(Gas Exchange Measurement)是zui可靠的一種方法。

       

      二氧化碳響應曲線A-Ci Curve可以提供碳同化過程中有關生化限制的機制信息。這些信息可用于植物和植被生長模型中(Farquhar et al. 1980; Duursma & Medlyn 2012; Oleson et al. 2013)。測量A-Ci 曲線后,利用模型可以計算得到zui大羧化速率Vc,max以及zui大電子傳遞速率Jmax(Sharkey et al. 2007),這兩個參數在評估作物性狀時非常有用。

       

      FvCB是用于解釋A-Ci Curve的一個穩態模型(Farquhar et al. 1980)。在進行A-Ci Curve測量時,通常我們會設置一系列CO2濃度,并且要求在某個CO2濃度下,葉片適應幾分鐘后完成一個穩態測量(e.g. Long & Bernacchi 2003)。這種測量的缺點就是測量時間太長,一條完整的A-Ci Curve大約需要20-30mins。在樣本量多,重復數多的情況下,用這種方法作為篩選工具幾乎沒有可行性。而且,在整個測量過程中,酶的激活狀態會有變化,葉綠體會移動,氣孔開度也會有所改變。

       

      在過去10年間,學術界研究的大方向是如何對采集的數據進行優化擬合(Ethier & Livingston 2004;Sharkey et al. 2007; Gu et al. 2010; Duursma 2015; Bellasio et al. 2016a, 2016b)。只有少數學者在測量方法上做過一些嘗試:早期的替代方法是由Davis等人于1987年提出的。他們采用的是閉路式的測量方法,整個測量過程中Chamber內CO2濃度會一直下降;1989年,McDermitt等人的研究發現,采用閉路系統測量大豆葉片A-Ci Curve時,如果將Chamber內CO2的下降速度維持在0.01至1μmol/mol/s上,測量結果和用開路式的沒有差別。閉路式測量雖然耗時短,但是,它會改變Chamber內的溫度、壓強和水汽濃度(Long & Hällgren 1993)。隨后,Laisk和Oja在1998年發現,短時間內(1s),即便大幅改變葉片外部CO2濃度后,葉片內Rubisco羧化反應可以很快達到表觀上的穩定。這些實驗結果均表明,葉片可以在短時間內快速適應周圍空氣中CO2的變化。

       

      能否進行快速開路式測量,需要儀器做到兩點。*,儀器有能力在短時間內迅速調整Chamber內的CO2濃度; 第二,紅外氣體分析器IRGA可以對這種快速變化進行測量。LI-6800*的Auto Control功能在算法上允許用戶自定義CO2控制的起始和終止濃度(圖2),以及變化方式(如線性)和所花費的時間;LI-6800的全新設計的分流裝置位于分析器頭部,而不是在主機;并且, IRGA的測量響應頻率非常快。這些保證了可以對進出Chamber氣體中的CO2進行快速開路式測量。因此,全新光合-熒光測量系統LI-6800可以將傳統二氧化碳響應曲線A-Ci Curve的測量時長縮短至5min以內,這大大提高了其測量效率,可用于大批量樣品優良性狀或突變體篩選。

       


      圖2 LI-6800*的Auto Control功能在算法上允許自定義CO2控制的起始和終止濃度

       

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      參考文獻

      Bellasio C., Beerling D.J. & Griffiths H. (2016a) Deriving C4 photosynthetic parameters from combined gas exchange and chlorophyll fluorescence using an Excel tool: theory and practice. Plant, Cell and Environment 39,1164–1179.

      Bellasio C., Beerling D.J. & Griffiths H. (2016b) An Excel tool for deriving key photosynthetic parameters from combined gas exchange and chlorophyll fluorescence: theory and practice. Plant, Cell and Environment 39, 1180–1197.

      Duursma R.A. (2015) Plantecophys – an R package for analyzing and modelling leaf gas exchange data. PLoS ONE 10, e0143346.

      Davis J.E., Arkebauer T.J., Norman J.M. & Brandle J.R. (1987) Rapid field measurement of the assimilation rate versus internal CO2 concentration relationship in green ash (Fraxinus pennsylvanica Marsh.): the influence of light intensity. Tree Physiology 3, 387–392.

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