基于葉綠素?zé)晒鈩恿W(xué)和多光譜熒光成像的擬南芥干旱脅迫響應(yīng)表型分析研究.pdf

1、干旱脅迫嚴(yán)重影響作物的產(chǎn)量和品質(zhì)，已成為全球關(guān)注的熱點問題之一。近年來，高通量植物表型分析技術(shù)因其快速、無損、高效等優(yōu)勢，已成為研究植物干旱脅迫和耐旱型基因篩選的有力工具。其中，葉綠素?zé)晒饧夹g(shù)可以檢測植物光合生理，能夠?qū)崿F(xiàn)植物逆境脅迫表型分析，實現(xiàn)作物優(yōu)良性狀的篩選。本文選用代表性的葉綠素?zé)晒鈩恿W(xué)和多光譜熒光成像技術(shù)檢測不同基因型擬南芥的干旱脅迫響應(yīng)，并利用機器學(xué)習(xí)方法實現(xiàn)干旱脅迫早期診斷和不同干旱程度檢測及可視化，具體內(nèi)容如下:

2、r>　　(1)實驗條件優(yōu)選，包括干旱脅迫實驗中土壤水分控制和葉綠素?zé)晒鈩恿W(xué)測量中的暗適應(yīng)條件。干旱脅迫處理過程中，正常組的澆水量在0-10mL范圍內(nèi)優(yōu)選結(jié)果為6mL/天；暗適應(yīng)在10-60min范圍內(nèi)優(yōu)選結(jié)果為20min。
　　(2)定性分析野生型擬南芥WT(wild type)和突變體擬南芥osca1（reduced hyperosmolality-induced[Ca2+]i increase1）在干旱脅迫下正常組和干旱組的

3、形態(tài)、生理和熒光參數(shù)。干旱脅迫對擬南芥WT和osca1的形態(tài)、生理有不同程度的影響。常用的熒光參數(shù)光量子效率（steady-state PSⅡquantum yield，ΦPSⅡ_Lss）、非光化淬滅系數(shù)(non-photochemical quenching during light adaptation,NPQ_Lss)、藍(lán)熒光(blue fluorescence,BF)、綠熒光(green fluorescence，GF)、遠(yuǎn)紅外

4、熒光(far-red fluorescence，IrF)及多光譜熒光的比值參數(shù)對于干旱脅迫響應(yīng)的檢測較為靈敏，干旱組和正常組的上述參數(shù)在干旱脅迫第三天出現(xiàn)顯著性差異(P＜0.05)。此外，丙二醛(malondialdehyde，MDA)與暗弛豫最大熒光（the maximumfluorescence during dark relaxation，F(xiàn)m D2）、非光化淬滅系數(shù)(non-photochemical quenching dur

5、ing light adaptation，NPQ_L3)、遠(yuǎn)紅外熒光(far-red ratio，IrF)、紅熒光和遠(yuǎn)紅外熒光比值（fluorescence red/far-red ratio，RF/IrF）等參數(shù)有較好的線性相關(guān)性。上述結(jié)果表明，葉綠素?zé)晒鈩恿W(xué)和多光譜熒光參數(shù)適用于擬南芥干旱脅迫響應(yīng)的分析。
　　(3)基于常用的葉綠素?zé)晒鈩恿W(xué)和多光譜熒光技術(shù)的擬南芥干旱早期檢測。葉綠素?zé)晒鈩恿W(xué)參數(shù)和多光譜熒光參數(shù)融合后，序

6、列前向選擇（sequential forward selection）算法選擇的特征參數(shù)的干旱組與正常組間的分類性能最佳；在干旱脅迫第3天，基于K最近鄰(k-nearest neighbors)、隨機森林(random forest)和支持向量機(support vector machine)分類器建立的干旱脅迫模型能較好地實現(xiàn)野生型擬南芥WT和突變體擬南芥osca1中正常組和干旱組間的分類，其中K最近鄰算法的準(zhǔn)確率最高:WT和osca

7、1分別為91.0％和96.0％。
　　(4)基于葉綠素?zé)晒鈩恿W(xué)成像技術(shù)的擬南芥干旱程度檢測及可視化分析?；谛蛄星跋蜻x擇特征選擇法和線性判別分類器(linear discriminant classifier，LDC)可以實現(xiàn)干旱第1、3、8天不同干旱程度擬南芥的分類，WT和osca1預(yù)測干旱第1、3、8天的平均準(zhǔn)確率分別為78.3％和88.3％。WT的融合圖像為F=-9.54·qN_D2+2.84·NPQ_L2-8.20·qP