通過強光下葉綠素a熒光動態(tài)分析揭示植物水分流失新機制

Plant Phenomics | 美國密蘇里大學聯(lián)合江南大學通過強光下葉綠素a熒光動態(tài)分析揭示植物水分流失新機制

葉綠素a熒光作為一種可測量信號，被廣泛用于探測植物中的光化學反應。ChlF測量通�；�于對光合作用光系統(tǒng)II（Photosystem II, PSII）的量子效率、NPQ、光化學猝滅等方面的評估。然而，絕對幅度的測量存在固有的不確定性，影響了現(xiàn)有方法的實用性。
 

2024年2月，Plant Phenomics 在線發(fā)表了美國密蘇里大學聯(lián)合江南大學合作完成的題為 Dynamic Analysis of Chlorophyll a Fluorescence in Response to Time-Variant Excitations during Strong Actinic Illumination and Application in Probing Plant Water Loss 的研究論文。
 

本研究探討了在強光照射下，葉綠素a熒光（Chlorophylla fluorescence, ChlF）對時間變化激發(fā)的動態(tài)響應，并將其應用于探測植物水分損失。研究中使用偽隨機二進制序列（pseudo-random binary sequence, PRBS）作為時間變化的多頻率照明激發(fā)，并在頻率域中分析了響應的幅度增益變化。研究發(fā)現(xiàn)，非光化學猝滅（Nonphotochemical quenching, NPQ）活動開始時，ChlF響應的幅度會變化，使得ChlF對光照激發(fā)的響應呈現(xiàn)出非線性和非平穩(wěn)特性。低頻增益與非光化學猝滅線性相關(guān)，可以用作參考來補償ChlF測量中的變異性。高頻幅度增益在經(jīng)過低頻增益校正后，與水分損失顯示出更強的相關(guān)性。這項工作證明了動態(tài)特性在擴大ChlF測量在植物分析中應用的有用性，并提供了一種方法來減輕在強光照射下ChlF測量中的變異性。
 

在本研究中，作者旨在分析在強光照射下，ChlF對時間變化激發(fā)的動態(tài)響應。研究使用了多種植物樣本，包括菠菜、擬南芥、柑橘、橡樹和茉莉，通過調(diào)節(jié)葉綠素熒光儀來實施時間變化的激發(fā)信號，并以100 kHz的采樣頻率測量ChlF。此外，通過控制植物樣本的水分損失來誘導光能收集和傳輸過程的變化，以觀察分析在水分脅迫條件下是否仍然有效。實驗觀察到，在NPQ效應下，ChlF響應在時間域內(nèi)的變化，以及在頻率域內(nèi)對PRBS激發(fā)的ChlF響應進行了分析。結(jié)果顯示，低頻增益與NPQ活動呈線性相關(guān)，可以作為補償ChlF測量變化的參考。此外，通過改變PRBS激發(fā)信號的幅度，發(fā)現(xiàn)ChlF動力學系統(tǒng)是非線性的，因為高頻增益隨激發(fā)幅度而變化。水分損失測試表明，高頻增益與水分損失的依賴性更強，而低頻增益變化較小。通過回歸分析，發(fā)現(xiàn)高頻增益與相對水分含量的減少有關(guān)，而增益差異對水分損失最為敏感。這表明，通過使用低頻增益作為基線，可以改善ChlF測量，至少部分消除與適應強光照射過程中變化相關(guān)的差異。
 

圖1 新鮮甘藍樣品對強光照和 PRBS 光照信號的 葉綠素a熒光 響應。(A) 正常時間刻度。(B) 對數(shù)時間刻度 以清晰顯示反應的早期 OJIP 階段。
 

本研究展示了動態(tài)測量和分析可以作為增強植物研究中ChlF測量使用的另一種途徑。強光照射似乎在0.03 rad/s以下的低頻對ChlF有更強的影響。低頻增益與NPQ線性相關(guān)，并顯示出作為參考以抑制ChlF測量中變異性的有用性。強光照射影響ChlF的幅度，使ChlF對光照激發(fā)的響應呈現(xiàn)出非線性和非平穩(wěn)特性。低頻和高頻之間的幅度增益差異對植物水分損失顯示出強烈的依賴性。

論文鏈接：

https://spj.science.org/doi/10.34133/plantphenomics.0151

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About Plant Phenomics

《植物表型組學》（Plant Phenomics）是由南京農(nóng)業(yè)大學和美國科學促進會（AAAS）合作創(chuàng)辦的英文學術(shù)期刊，于2019年1月正式上線發(fā)行。采用開放獲取形式，刊載植物表型組學交叉學科熱點領域具有突破性科研進展的原創(chuàng)性研究論文、綜述、數(shù)據(jù)集和觀點。具體范圍涵蓋高通量表型分析的最新技術(shù)，基于圖像分析和機器學習的表型分析研究，提取表型信息的新算法，作物栽培、植物育種和農(nóng)業(yè)實踐中的表型組學新應用，與植物表型相結(jié)合的分子生物學、植物生理學、統(tǒng)計學、作物模型和其他組學研究，表型組學相關(guān)的植物生物學等。期刊已被DOAJ、Scopus、PMC、EI和SCIE等數(shù)據(jù)庫收錄�？祁Ｎò睯CR2022影響因子為6.5，位于農(nóng)藝學、植物科學、遙感一區(qū)。2023年中科院期刊分區(qū)位于農(nóng)林科學大類一區(qū)。2020年入選中國科技期刊卓越行動計劃高起點新刊項目。

說明：本文由《植物表型組學》編輯部負責組稿。
中文內(nèi)容僅供參考，一切內(nèi)容以英文原版為準。
撰稿：吳庚宸（南京農(nóng)業(yè)大學）
排版：趙倩瑩（南京農(nóng)業(yè)大學）
審核：孔敏、王平