原文以Field-grown soybean shows genotypic variation in physiological and seed composition responses to heat stress during seed development 為標(biāo)題發(fā)表在Environmental and Experimental Botany上

作者 | Anna C. Ortiz等

翻譯 | 祝介東、劉美玲

模型預(yù)測(cè)，到本世紀(jì)末，全球平均氣溫將升高2.8~4.8℃，極端氣候事件也會(huì)更加頻發(fā)，這將嚴(yán)重影響作物產(chǎn)量。

為研究大豆對(duì)溫度升高的基因型差異，研究者將六種不同的基因型大豆（Glycine max）暴露于開(kāi)頂野外生長(zhǎng)箱內(nèi)28天。

分別在增溫前和增溫過(guò)程中進(jìn)行氣體交換和葉綠素?zé)晒鈪?shù)測(cè)量，成熟時(shí)進(jìn)行產(chǎn)量和種子成分的測(cè)定。

結(jié)果表明，增溫使大豆葉片夜間呼吸和最大羧化速率增加，影響種子蛋白含量，降低了籽油濃度。

本研究中，不同基因型大豆葉片在CO₂同化速率、氣孔導(dǎo)度、光系統(tǒng)II的運(yùn)轉(zhuǎn)效率、CO₂同化的光量子效率、種子蛋白含量方面存在顯著差異。

基因型不同的大豆對(duì)增溫響應(yīng)差異顯著，這有助于分析抗性植物的生理適應(yīng)策略，并揭示了通過(guò)育種來(lái)提升大豆耐熱潛力的可行性。

根據(jù)Qiu 等（2018）所描述的方法，建造了8個(gè)9×3m的開(kāi)頂式野外生長(zhǎng)箱。使用配置了熒光葉室的LI-6800高級(jí)光合-熒光測(cè)量系統(tǒng)，測(cè)量氣體交換和葉綠素?zé)晒鈪?shù)，評(píng)估不同基因型大豆對(duì)短期增溫的響應(yīng)。

選擇最上部完全展開(kāi)的葉片。在第0天和增溫后第7天，測(cè)量潛在最大光化學(xué)量子效率Fv/Fm和夜間呼吸速率R。

光適應(yīng)氣體交換參數(shù)和葉綠素?zé)晒鈪?shù)，在第0天（增溫前）中午開(kāi)始測(cè)量，在增溫后第1天和第2天重復(fù)進(jìn)行。測(cè)量參數(shù)包括凈光合速率（An），氣孔導(dǎo)度（gs）以及PSII的運(yùn)轉(zhuǎn)效率（Fv’/Fm’），PSII的實(shí)際光化學(xué)量子效率（ΦPSII），以及非光化學(xué)淬滅（NPQ）。內(nèi)稟水分利用效率通過(guò)An和gs計(jì)算，光強(qiáng)、CO₂濃度、葉室內(nèi)溫度的設(shè)定與樣方內(nèi)的外部環(huán)境一致。同步測(cè)量葉片溫度（Tleaf）和飽和水汽壓虧缺（VPD）。

CO₂響應(yīng)（A/Ci）曲線在所有子樣方內(nèi)進(jìn)行，重復(fù)數(shù)為4，以便每種基因型能夠在每個(gè)測(cè)定周期內(nèi)（4天）測(cè)量完成。

日出前，將最上部完全展開(kāi)的葉片在葉柄基部切斷，立即放入去離子水中；之后葉柄會(huì)在水中重新切斷以去除導(dǎo)管栓塞。測(cè)量前，葉片在活化光下同化30min。葉片中部被夾入Chamber內(nèi)進(jìn)行測(cè)量，并使得An和gs達(dá)到穩(wěn)定狀態(tài)。

氣體交換測(cè)量在12個(gè)不同的CO₂濃度（單位μmol mol-1）下進(jìn)行：300，200，100，50，400，400，600，800，1000，1200，1500，2000。基于中午平均值設(shè)置光強(qiáng)（1800 μmol m^-2 s^-1），根據(jù)冠層空氣溫度傳感器記錄的平均值設(shè)置溫度，分別為32℃（環(huán)境溫度AT）和36℃（增溫后溫度ET）。

基于Farquhar，von Caemmerer，和Berry模型（1980）以及Dubois 等（2007）的方法，計(jì)算Rubsico的最大羧化速率（Vcmax），電子傳遞速率（Jmax），和線粒體呼吸速率（Rd）。Kc、Ko和Γ*使用轉(zhuǎn)基因煙草的O₂和CO₂的米氏常數(shù)。

 非光化學(xué)淬滅（NPQ）的日間調(diào)查由每個(gè)配對(duì)樣方的夜間測(cè)量均值計(jì)算，F(xiàn)m是暗適應(yīng)下最大熒光值，F(xiàn)m’則是光下的最大熒光值。

統(tǒng)計(jì)分析由R 3.6.3完成。所有數(shù)據(jù)均由下述方法擬合到模型，當(dāng)某變量的殘差不是正態(tài)分布時(shí)，變量使用MASS和rcompanion包（Venables和Ripley, 2002；Mangiafico, 2016）Box-Cox轉(zhuǎn)換或者Tukey冪階變換來(lái)轉(zhuǎn)換。不需要轉(zhuǎn)換的變量包括 R，Vcmax，產(chǎn)量、種子蛋白濃度，籽油濃度。來(lái)自于線性模型用于Fv/Fm和ΦPSII的殘差即使在轉(zhuǎn)換后仍然呈現(xiàn)非正態(tài)分布；因而Wilcoxon非參秩和檢驗(yàn)用于檢驗(yàn)處理和基因型之間的差異。其他變量均使用線性模型分析，使用的是R的lmer包和lmerTest軟件包。

來(lái)自第0天的數(shù)據(jù)作為中午和夜間氣體交換和葉綠素?zé)晒鈹?shù)據(jù)的協(xié)變量。對(duì)于中午測(cè)量、日期、處理以及基因型作為固定效應(yīng)，樣方號(hào)作為隨機(jī)斜率。

測(cè)量周期內(nèi)處理的比較使用了來(lái)自于lmerTest包的最小二乘法均值檢驗(yàn)。對(duì)于夜間測(cè)量和來(lái)自于A/Ci數(shù)據(jù)推導(dǎo)的變量，處理和基因型是固定效應(yīng)，而區(qū)塊是隨機(jī)斜率。來(lái)自于混合模型的三因素方差分析和最小二乘均值用于確定簡(jiǎn)單主效應(yīng)，以及每次測(cè)量不同處理基因型的成對(duì)比較。這些檢驗(yàn)均使用lmerTest包實(shí)現(xiàn)。皮爾遜相關(guān)系數(shù)用于計(jì)算z-score。

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原文中的主要數(shù)據(jù)圖表