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作物生理信息感知技术

kumb 感知层 2021-05-04 14:23:23 103 0

植物生理信息(蛋白质、酶类、氨基酸类、抗氧化指标等)、呼吸作用和光合作用(光合速率、蒸腾速率、气孔导度、叶温、光合有效辐射、大气温湿度等)等生理指标直接影响植物不同阶段的生长发育,对作物的长势、产量和农产品质量具有重要的影响(张国平和周伟军,2005)。

对叶片中酶活力测定的传统化学分析方法非常复杂。以乙酸乳酸合成酶(acetolactate synthase,ALS)为例,检测ALS的酶活力需要剪取叶片样本,称量,剪碎,加入液氮速冻样品,研磨成粉末状。将提取缓冲液加入研钵中充分研磨,浸提过滤出粗酶液,待用。整个提取过程在-4°C的低温冰浴条件下进行。1.0mL酶促反应缓冲液中加入ASL粗酶液0.5mL,立即置于37。恒温水槽中启动反应,水浴1h后加入O.1mL的3mol/L浓硫酸溶液终止反应(空白对照试管在反应前加浓硫酸);将水温维持在恒温60°C左右,将待测液置于水浴槽中脱羧反应15min;再依次将10%NaOH溶液(分别包括0.5%肌酸和5%a-萘酚)各1.0 mL,置于水浴槽进行显色反应15min。反应结束后取出,将试液冷却至室温,5000g离心10min;上清液用紫外分光光度仪在530nm波长下测定其吸光度,得到ASL酶活力(Yang et al.,2000; Leyval et al.,2003)。

蛋白质传统化学分析方法同样非常复杂:称取鲜叶样本0.1〜0.2g放入研钵,加入65mmol/L磷酸钾缓冲液(pH=7.8)1ml,并加入少许石英砂在冰上充分研磨,将研磨后样本小心转入离心管,加磷酸钾缓冲液洗涤研钵2次,每次1mL全部转入离心管。将离心管的样本在4°C 10000 r/min离心机上离心15min,取上清液转入新管标记低温保存(待测液,用于测定可溶性蛋白)。沉淀用1mol/L NaOH溶解后再次离心,其上清液(用于测定非可溶性蛋白)与原上清液一样,取0.1 mL于新的10mL离心管内,各加5mL考马斯亮蓝染液,混匀放置2min,在595nm下比色测定(Bradford, 1976)。

样品蛋白质含量(mg/gFW) =CxVxW

式中,C为依据标准曲线得到的每管蛋白质含量(mg/mL);F为提取液总体积(mL); W为取样量(g)。

目前,国内外应用光谱技术、多光谱成像技术、高光谱成像技术等进行植物生理信息检测的研究才刚刚起步,浙江大学率先在此领域进行了大量的探索工作,取得了一定的结果。

在植物生理信息的氨基酸类物质的检测研究方面,刘飞等(2009c)应用近红外光 谱技术结合连续投影算法(SPA)实现了油菜叶片氨基酸总量(TAA)的快速无损检测。结果表明,SPA-LS-SVM模型获得了最优的预测结果,其预测的R2和RMSEP分别为0.9830和0.3964,获得了满意的预测精度。说明应用光谱技术检测油菜叶片TAA是可行的,为进一步应用光谱技术进行油菜生长对逆境胁迫的反应及大田监测提供了新的方法。

在植物生理信息的酶类物质检测研究方面,刘飞等(2009c)应用可见-近红外光谱技术实现了油菜叶片中乙醜乳酸合成酶(ALS)的快速无损检测。结果表明,LS-SVM模型能够获得最优的预测结果,预测集样本的相关系数(r)、预测标准差(RMSEP)和偏差(bias)分别为0.998、0.715和0.079,获得了满意的预测精度(图3.17和图3.18)。另外,应用近红外光谱技术实现了油菜叶片中丙二醛(MDA)含量的快速无损检测。结果表明,LV-LS-SVM在去趋势处理后预测效果为r=0.9999,RMSEP=0.5302;在二阶求导处理后的预测效果为r=0.9999,RMSEP=0.3957。这一结果说明应用光谱技术检测油菜叶片中MDA的含量是可行的,并能获得满意的预测精度。

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图3.17 基于SPA-LS-SVM模型的油菜叶片ALS预测图

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图3.18应用LS-SVM模型对油菜叶片ALS的预测散点图分布

孔汶汶等(2012)利用近红外光谱技术实现了除草剂胁迫下的大麦丙二醛(MDA) 含量的简便、无损、快速检测。他们将利用PLS模型所提取的特征向量(LV)作为最小二乘-支持向量机(LS-SVM)模型的输入变量,建立了LV-LS-SVM模型。实验结果表面所建立的LV-LS-SVM模型的相关系数(r)和预测集均方根误差(RMSEP)分别为0.9383和10.4598,取得了满意的结果(图3.19)。

刘飞等(2009a)利用近红外光谱对在除草剂胁迫下的油菜中的总氨基酸(TAA)进行了检测。在提取样本的光谱数据之后,他们釆用正交信号校正(DOSC)对光谱数据进行预处理,之后用连续投影法(SPA)选择特征波段,最小二乘支持向量机(LS-SVM)建立了光谱数据和油菜总氨基酸的模型。该模型的相关系数(r)和预测集均方根误差(RMSEP)分别为0.9968和0.2943,取得了良好的效果。

Liu等(2008)应用可见-近红外光谱技术实现了油菜叶片蛋白质含量的快速无损检测。结果表明,LS-SVM模型对于可溶性蛋白、非可溶性蛋白和总蛋白都能够获得最优的预测结果。对于非可溶性蛋白预测集样本的相关系数(r)、预测标准差(RMSEP)和偏差(bias)分别为0.999、33.084和1.178(图3.20);对于可溶性蛋白预测集样本r、RMSEP、bias的值分别为0.997、42.773和6.244(图3.21);对于总蛋白预测集样本r、RMSEP、bias的值分别为0.999、59.562和7.437,取得了满意的预测精度(图3.22)。

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图3.19应用LS-SVM模型对大麦叶片MDA含量的预测散点分布图

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图3.20基于LS-SVM模型的油菜叶片非可溶性蛋白预测图

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图3.21基于LS-SVM模型的油菜叶片可溶性蛋白预测图

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图3.22基于LS-SVM模型的油菜叶片总蛋白预测图

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