5min测量二氧化碳响应曲线A-Ci Curve

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

 

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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.

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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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.

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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.

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Long S.P. & Hällgren J.E. (1993) Measurement of CO2 assimilation by plants in the field and the laboratory. In Photosynthesis and Production in a Changing Environment: A Field and Laboratory Manual (eds Hall D.O., Scurlock J.M.O., Bolhar-Nordenkampf H.R., Leegood R.C. & Long S.P.), pp. 129–167.

Chapman & Hall, London. Laisk A. & Oja V. (1998) Dynamics of Leaf Photosynthesis: Rapid-response Measurements and Their Interpretations. CSIRO, Collingwood, VIC, Australia.

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.