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文檔簡介
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(diǎn)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(shí)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?dòng)力學(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(jī)器學(xué)習(xí)方法實(shí)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(shí)驗(yàn)條件優(yōu)選,包括干旱脅迫實(shí)驗(yàn)中土壤水分控制和葉綠素?zé)晒鈩?dòng)力學(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?dòng)力學(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?dòng)力學(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?dòng)力學(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(jī)森林(random forest)和支持向量機(jī)(support vector machine)分類器建立的干旱脅迫模型能較好地實(shí)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?dòng)力學(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(shí)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
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