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5min测量二氧化碳响应曲线A-Ci Curve

更新时间:2017-03-21      点击次数:8542

3月1日,美国新墨西哥大学Joseph R. Stinziano等学者在期刊《Plant, Cell and Environment》(2015-2016影响因子为6.169)上发表了题为“The rapid A–Ci response: photosynthesis in the phenomic era”的文章。该项研究表明,全新光合-荧光测量系统LI-6800可以将传统二氧化碳响应曲线A-Ci Curve的测量时长缩短至5min以内(图1),这大大提高了其测量效率,可用于大批量样品优良性状或突变体筛选。


图1 快速A-Ci响应曲线数据
 

通过分析植物重要的生理参数,研究者可以筛选出具备优良性状的品种,如高产或高水分利用效率的。在众多的筛选工具中,叶片水平的气体交换测量(Gas Exchange Measurement)是zui可靠的一种方法。

 

二氧化碳响应曲线A-Ci Curve可以提供碳同化过程中有关生化限制的机制信息。这些信息可用于植物和植被生长模型中(Farquhar et al. 1980; Duursma & Medlyn 2012; Oleson et al. 2013)。测量A-Ci 曲线后,利用模型可以计算得到zui大羧化速率Vc,max以及zui大电子传递速率Jmax(Sharkey et al. 2007),这两个参数在评估作物性状时非常有用。

 

FvCB是用于解释A-Ci Curve的一个稳态模型(Farquhar et al. 1980)。在进行A-Ci Curve测量时,通常我们会设置一系列CO2浓度,并且要求在某个CO2浓度下,叶片适应几分钟后完成一个稳态测量(e.g. Long & Bernacchi 2003)。这种测量的缺点就是测量时间太长,一条完整的A-Ci Curve大约需要20-30mins。在样本量多,重复数多的情况下,用这种方法作为筛选工具几乎没有可行性。而且,在整个测量过程中,酶的激活状态会有变化,叶绿体会移动,气孔开度也会有所改变。

 

在过去10年间,学术界研究的大方向是如何对采集的数据进行优化拟合(Ethier & Livingston 2004;Sharkey et al. 2007; Gu et al. 2010; Duursma 2015; Bellasio et al. 2016a, 2016b)。只有少数学者在测量方法上做过一些尝试:早期的替代方法是由Davis等人于1987年提出的。他们采用的是闭路式的测量方法,整个测量过程中Chamber内CO2浓度会一直下降;1989年,McDermitt等人的研究发现,采用闭路系统测量大豆叶片A-Ci Curve时,如果将Chamber内CO2的下降速度维持在0.01至1μmol/mol/s上,测量结果和用开路式的没有差别。闭路式测量虽然耗时短,但是,它会改变Chamber内的温度、压强和水汽浓度(Long & Hällgren 1993)。随后,Laisk和Oja在1998年发现,短时间内(1s),即便大幅改变叶片外部CO2浓度后,叶片内Rubisco羧化反应可以很快达到表观上的稳定。这些实验结果均表明,叶片可以在短时间内快速适应周围空气中CO2的变化。

 

能否进行快速开路式测量,需要仪器做到两点。*,仪器有能力在短时间内迅速调整Chamber内的CO2浓度; 第二,红外气体分析器IRGA可以对这种快速变化进行测量。LI-6800*的Auto Control功能在算法上允许用户自定义CO2控制的起始和终止浓度(图2),以及变化方式(如线性)和所花费的时间;LI-6800的全新设计的分流装置位于分析器头部,而不是在主机;并且, IRGA的测量响应频率非常快。这些保证了可以对进出Chamber气体中的CO2进行快速开路式测量。因此,全新光合-荧光测量系统LI-6800可以将传统二氧化碳响应曲线A-Ci Curve的测量时长缩短至5min以内,这大大提高了其测量效率,可用于大批量样品优良性状或突变体筛选。

 


图2 LI-6800*的Auto Control功能在算法上允许自定义CO2控制的起始和终止浓度

 

全文,请到 北京力高泰科技有限公司 * 检索本文标题。
 

参考文献

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.

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Ethier G.J. & Livingston N.J. (2004) On the need to incorporate sensitivity to CO2 transfer conductance into the Farquhar–von Caemmerer–Berry leaf photosynthesis model. Plant, Cell and Environment 27, 137–153.

Farquhar G.D., von Caemmerer S. & Berry J.A. (1980) A biochemical model of photosynthetic CO2 assimilation in leaves of C3 species. Planta 149, 78–90.

Oleson K.W., Lawrence D.M., Bonan G.B., Dreniak B., Huang M., Koven C.D.,… Yang Z.-L. (2013) Technical Description of Version 4.5 of the Community Land Model (CLM). National Center for Atmospheric Research, Boulder, CO

Sharkey T.D., Bernacchi C.J., Farquhar G.D. & Singsaas E.L. (2007) Fitting photosynthetic carbon dioxide response curves for C3 leaves. Plant, Cell and Environment 30, 1035–1040.

Gu L., Pallardy S.G., Tu K., Law B.E. & Wullschleger S.D. (2010) Reliable estimation of biochemical parameters from C3 leaf photosynthesis–intercellular carbon dioxide response curves. Plant, Cell and Environment 33, 1852–1874.

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McDermitt D.K., Norman J.M., Davis J.T., Ball T.M., Arkebauer T.J., Welles J.M. & Roemer S.R. (1989) CO2 response curves can be measured with a field-portable closed-loop photosynthesis system. Annals of Forestry Science 46, 416–420.
 

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