Относительно проводимости устьиц листьев, чтобы функциональных признаков

Краткое содержание

Раскрытие как физиология и морфология связаны позволяет глубже понять механистической функционирования листьев растений. Мы указываем как процедуру, чтобы получить параметры устьичного регулирования от устьичные измерений проводимости и корреляции с традиционными функциональными листьев черт.

Аннотация

Листовые функциональные черты важны, потому что они отражают физиологические функции, такие как испарения и ассимиляции углерода. В частности, морфологические черты лист есть потенциал, чтобы обобщить растения стратегии с точки зрения эффективности водопользования, модели роста и использования питательных веществ. Лист экономика спектр (LES) является признанным база функциональной экологии растений и отражает градиент увеличивается удельная площадь листа (SLA), листовой азота, фосфора и содержание катионов, и уменьшение листовой содержание сухого вещества (LDMC) и соотношение углерода азота ( CN). ЛЕС описывает различные стратегии, начиная от короткоживущих листьев с высокой мощностью фотосинтеза листьев в массе до долгоживущих листьев с низким уровнем ассимиляции углерода массовых основе. Тем не менее, черты, которые не включены в ЛЕ может предоставить дополнительную информацию о физиологии этого вида, например, связанные с устьиц контроля. Протоколы представлены в широком диапазоне листовой FunctioNAL черты, в том числе черт ЛЕ, но и черты, которые не зависят от файлов. В частности, новый метод вводится, что относится нормативной поведение растений в проводимости устьиц к дефициту давления пара. Полученные параметры устьичного регулирования, то можно сравнить с ЛЕ и других растений функциональных признаков. Результаты показывают, что функциональные лист черты LES также действительные прогностическими параметрами регулирования устьичного. Например, концентрация углерода листьев положительно связаны с дефицитом давления пара (ДДП) в точке перегиба и максимума кривой проводимости-ДДП. Тем не менее, черты, которые не включены в ЛЕ добавлена ​​информация в объяснении параметров устьичного включения: ДДП в точке перегиба кривой проводимости-ДДП был ниже для видов с высокой плотностью устьиц и более высоким индексом устьиц. В целом, устьица и вены черты были более мощные предикторы для объяснения регуляции устьиц тхан черты, используемые в ЛЕ.

Введение

Для продвижения функциональную понимание того, листья растений, многие недавние исследования пытались связать морфологический, анатомический и химической листа черты физиологических реакций, таких как лист проводимости устьиц (г _S) ^1-4. Кроме того, для листовых черт, устьичную проводимость сильно зависит от условий окружающей среды, таких как плотность потока фотонов фотосинтетически активной, температуры воздуха и ДДП ^5. Различные способы были предложены для моделирования GS - ДДП кривые ^6-8, которые, главным образом, на основе линейной регрессии ГЦБ по ДДП ^6. В отличие от этого, модель, представленная в данном исследовании регрессирует в логит относительной проводимости устьиц (то есть, отношение г _S для максимальной проводимости устьиц г _Smax) по ДДП и счета за нелинейности, добавив ДДП в виде квадратичной срок регрессора.

По сравнению с другими моделями, новая модель позволяет для получения параметров, которые описываютДДП, на котором г _S подавляется при нехватке воды. Аналогичным образом, VPD получается при которой г _S максимальна. Поскольку такие физиологические параметры могут быть как ожидается, будет тесно связан с ассимиляции углерода ^9,10 тесная связь между этими параметрами модели и ключевых черт листьев в питательной и распределения ресурсов, как это отражено в ЛЕ следует ожидать ^3,11. Как следствие, должны быть также тесная взаимосвязь между стратегиями устьичного регулирования с LES черт. Такие отношения, как ожидается, в частности, для листьев привычки (вечнозеленые лиственные против), а листьев привычка и коррелирует с ЛЕ и эффективности водопользования ^12,13. Виды Evergreen, как правило, растут медленнее, но более эффективны в средах, бедных питательными веществами ^14. Таким образом, лист привычка должны перевести в различных моделей регулирования устьичного, с более консервативной стратегии водопользования, чем лиственных пород.

КомпAring большой набор широколиственных пород деревьев в саду общей ситуации, следующие гипотезы были проверены: 1) Параметры модели от г _S - VPD модели связаны с листовыми черт, связанных со спектром лист экономики. 2) виды Evergreen имеют более низкий средний г _S и г _Smax значения, чем лиственных пород.

Протокол

1. Устьичная проводимость

1. Измерения проводимости устьиц
   ПРИМЕЧАНИЕ: Авторами использование простого типа стационарном порометре (Decagon SC1). Дизайн Порометр имеет преимущество небольшого размера, интуитивно понятный ручной работы и высокой надежностью. При измерении проводимости устьица в области, убедитесь, что для минимизации расстояния между измеренным лиц для повторного цикла измерения, чтобы быть наиболее эффективным возможным.
2. Выберите листья различных видов и особей в соответствии с воспроизводимым рисунком (той же высоте, так же воздействия, так же, позиции в рамках завода, если это возможно только с того же узла, и только из одной категории; солнце или в тени листьев, и т.д.).
   1. Только мера уходит в здоровых, не поврежденных и полностью развитой состоянии. Отметить листья на физических лиц (например, с помощью кабельных стяжек или цвета ленты), чтобы убедиться, что повторные измерения производятся на том же листе.
      ПРИМЕЧАНИЕ: измЗЛЫ устьичной проводимости должны быть сделаны только на поверхности листьев, избегая жилки листьев и сильные вены.
   2. Начните измерения в ранние утренние часы до восхода солнца, принимая от пяти до десяти повторных измерений до значения проводимости устьичных не показывает явный спад в полдень.
      ПРИМЕЧАНИЕ: суточный ход измерений будет поставлять хорошие данные для анализа отношений между ДДП и проводимости устьиц.
3. ДДП измерения
   1. С каждым г измерения _S, запись температуры и относительной влажности воздуха предпочтительно с портативных регистраторов непосредственно измерить условия на положение того же листа. Для расчета дефицита давления паров использовать формулу август-Рош Магнуса ^15.

= давление насыщенного водяного пара _Е С [гПа]

4. Модель г _S - ДДП ответ
   1. Сейчас участок видов мудрый все г _S данные против ДДП, сочетающие все ежедневные курсы отдельных листьев в одном анализе на виды. Извлечение максимального значения наблюдаемого из устьичные данных проводимости, ища максимального значения. Для масштабирования модели видового мудрый сопоставимости, разделяют наблюдаемых значений через максимальное значение наблюдаемой для этого вида (г _{S / G Smax).}
   2. Для каждого вида регрессия логит о г _S (г _{S /} г _SMAX) для ДДП и квадратичной срок ДДП с использованием обобщенной линейной модели с биномиального распределения ошибок (а, Ь, с представляют параметры регрессии):

Рисунок 1. Пример из построенных ценностей и подогнанной модели г _S -. ДДП Устьичная проводимость в виде функции дефицита давления паров для вида Liquidambar formosana. Пусто точки представляют наблюдаемые значения. (А) Максимальная устьичную проводимость, то ДДП на максимальной проводимости устьиц и означает проводимости устьица экстрагировали из абсолютного, таким образом, не масштабируется проводимости устьиц _{(г) данных.} (Б) Чешуйчатые данные устьичного проводимости (г _{S /} г _SMAX) были построены, чтобы извлечь соответствующие параметры (показано заполненных точками) ^20. Повторная печать с разрешением ^от 20. Пожалуйста, нажмите здесь, чтобы посмотреть большую версию этой фигуры.

Рисунок 2. Все встроенные модели для всех видов. Модель графики для устьичные данных проводимости в ДДП регрессии для всех видов. Вечнозеленые виды представлены черными линиями, лиственных пород красными линиями ^20. Повторная печать с разрешением от ^20.

Примечание: Используя логит вместо регрессии г _S непосредственно VPD, приводит к тому, что максимальные значения моделируемого не превышает г _Smax и г _S приближается к 0 при высокой VPD.

5. Выписка параметр регулирования устьиц для каждого вида
   1. Рассчитать абсолютные значения г моделируется _Smax (MaxFit на рисунке 1В). Чтобы сделать это, рассчитать ДДП на максимальной проводимости устьиц от создания первой производной 1.4.2 к нулю, что дает ДДП _gsMaxFit = -b / 2a. Вставьте ДДП _gsMaxFit в формулу 1.4.2 и поднять к власти е, чтобы получить MaxFit. Рассчитайте мEAN всех измерений проводимости на вид (рис 1А).
      ПРИМЕЧАНИЕ: Используйте статистическое программное обеспечение R (http://www.r-project.org).
   2. Для расчета относительных значений по масштабной модели (г _{S / G Smax),} извлечь проводимости устьица и ДДП значения для следующих двух пунктов: (1) проводимости устьица и ДДП в максимуме модели (MaxFit) и (2) ДДП во второй точке перегиба кривой (рис 1B). Умножьте эти значения от г _SMAX получить абсолютные значения г _S для этих точек. Смотрите Рисунок 2 для полного наложения отдельных моделей всех 39 видов анализируемых.

2. Измерения устьичной Черты

1. Возьмите образцы предпочтительно от одних и тех же листьев, которые были использованы для измерений проводимости устьиц. Если это не возможно, используют ту же процедуру выбора, который был применен, чтобы выбрать листьядля устьичные измерений проводимости, предпочтительно на тех же лиц.
2. Нанесите тонкий слой бесцветных, быстро сушки лака для ногтей (тест различных марок, некоторые из них более подходящим, чем другие) в свежего образца. Если образцы не могут быть обработаны немедленно, хранить их в 70% спирте. После лак для ногтей высох, осторожно очистите впечатление от листа и приступить к микроскопического анализа, а с нормальным образцом листьев.
   ПРИМЕЧАНИЕ: В случае листьев с высокой плотностью трихом предшествующий этап применения гидроксида натрия или 1: 1 раствор кислоты и перекиси кислорода уксусной может привести к лучшим результатам.
3. Оптические аналитика микроскоп
   1. Подключите камеру к оптическим микроскопом, способным увеличениях между 40Х до 400X. После подключения камеры к микроскопом, матч фотографии, сделанные в оптического увеличения и разрешения изображения, например, с помощью шкалы.
   2. Используя исходный я открываюмаг программное обеспечение для обработки, как ImageJ ¹⁶ проанализировать эти фотографии.
      1. Нарисуйте фигуру с помощью инструмента формы от инструмента анализа изображений на изображении в районе с не грязь, большой палец отпечатков, поврежденных участков, или больших жилок листа. Граф устьица в этой области и в общей сложности не менее 50 000 мкм ^{2 на} образце.
      2. Измерьте длину клеток устьиц охраны и длину пор. Рассчитать количество устьиц на ² мм. Рассчитать индекс устьичного как отношение плотности устьичного чтобы эпидермального количество клеток на мм ^2.

3. Оценка Leaf Vein Черты

ПРИМЕЧАНИЕ: Для оценки листьев вены черт, модифицированный протокол из Сак и Scoffoni ¹⁷ был безработным.

1. Базовые приготовления
   Примечание: Чтобы оптимизировать видимость жилок листа, листья сначала беленой и затем окрашивали сафранин и малахитового зеленого.
   1. Для отбеливания leavES, оставить им, по крайней мере 72 ч в 50% раствор decolorizer (тестовые различных марок, опять кто-то может работать лучше). Кроме того, использование 5% NaOH раствор или 10% раствор КОН или 25% раствора _H 2 O _2.
   2. Раствор нагревают до 30 ° С или комбинировать различные решения с шага 3.1.1 для лучшего эффекта. Промыть несколько раз в воде после этого. Адаптировать процесс отбелки для конкретного вида, в зависимости от их характеристик листа.
      ПРИМЕЧАНИЕ: толстые листья, возможно, потребуется более длительные периоды раствора ванны и или более агрессивных растворов. Более тонкие и нежные листья больше может быть беленой в удовлетворительном степени менее чем 72 ч.
   3. Чтобы цвет листьев поместить их в 100% этанола. Цвет их в течение 2 - 30 мин в 1% -ном растворе сафранин. Для усиления окраски, добавить дополнительное лечение с 1% раствором малахитового зеленого только в течение нескольких секунд. Адаптация протокола к каждого вида с точки зрения сроков и интенсивности, чтобы достичь оптимальных результатов. Промыть себеVeral раз в воде после этого. Если листья глубоко окрашенные, некоторое время в этаноле или decolorizer может помочь.
2. Анализ проб
   1. Сканирование листья с подсветкой сканера с разрешением 1200 точек на дюйм ок. Подходим сканы, предпринятые для разрешения изображения, например, с помощью шкалы, чтобы убедиться, что длина пиксель может быть прослежена до абсолютных мер длины отсканированного листа.
   2. Измерьте площадь, окружность, длину и ширину листьев. Рассчитать несколько индексов, например, длина / ширина и окружность ^{2 /} область. Вырезать 1 по 1 см прямоугольник из середины изображения. Измерьте диаметр вен первого и второго порядка (не включают основную среднюю вену). Измерьте длину всех жил первого порядка в этой Квадрат (плотность вен).

4. Оценка других листьев Черты

ПРИМЕЧАНИЕ: ослы типичные лист черты, такие как конкретныеплощадь листьев (SLA), лист содержание сухого вещества (LDMC), площадь листьев, содержание элементов, лист привычка, лист pinnation, лист соединение типа, лист типа маржа и т.д. в соответствии с установленными протоколами ^18,19.

1. Наблюдательные лист черты
   1. Оценка лист pinnation, листовой тип соединения, листовой тип маржи и наличие extrafloral нектарники ^18,19 через наблюдение в этой области.
2. Аналитические лист черты
   1. Соберите образцы свежих листьев, желательно на тех же лиц, которые используются для других измерений, для определения удельной площади листьев (SLA), площади листьев и листьев сухого вещества ^(18,19) LDMC. После 48 часов в сушильном шкафу при 80 ° С, измерить содержание элементов и отношения, желательно на тех же листьев.

Результаты

Многие параметры проводимости устьиц и устьиц регулирования были найдены, связано с морфологической, анатомической и химической черт листьев. В дальнейшем, в центре внимания будет по ссылкам, чтобы ДДП в точке перегиба, который снизился с плотностью устьиц (р = 0,04) и индекса устьиц (р = 0,03) и увеличивается с содержанием листьев углерода (р = 0,02, см рис 3). Результаты показывают, что с уменьшением ДДП в точке перегиба произошло снижение в устьичного плотности и индекса устьиц. В отличие от этого, ни один из параметров проводимости устьиц не показали четкую связь с листьев привычки. Высокая изменчивость внутри двух групп листьев привычке показывает, что различные регуляторные механизмы существуют и в группе вечнозеленых и лиственных привычки листьев.

Рисунок 3. Результат показатель гое связи между моделями устьичные регулирования проводимости и листьев черт дефицит Давление паров (ДДП) в точке перегиба г _S -. ДДП кривой (VpdPoi) как функции (А) плотность устьица, (Б) индекс устьиц, и (С) листьев содержание углерода ^20. Повторная печать с разрешением ^от 20. Пожалуйста, нажмите здесь, чтобы посмотреть большую версию этой фигуры.

Обсуждение

Параметры регулирования устьиц, извлеченные методом, изложенным в этой статье подчеркивают важность устьичные черт, таких как плотность устьиц и индекса устьиц. Эти новые отношения демонстрируют потенциал увязки параметров из физиологических моделей к морфологическим, анатомические и химические лист черты ^20. По сравнению с другими методами, данный подход несет преимущество захвата уникальный и однозначный ДДП значение, при котором устьичного проводимость вниз регулируется до половины от максимума моделируемой г _с.

Из всех шагов, изложенных в протоколе наиболее важные из них являются измерения проводимости устьиц. Из-за многофакторного регулирования устьичные проводимость окружающего погодных условий оказывают сильное влияние на г _S. Устьичная измерения проводимости при высокой относительной влажности и низкой интенсивности света может быть ненадежным ^21-23. Что касается морфологического и Анатomical черты, протокол всегда должны быть адаптированы к целевым видов, включенных в исследование. В частности, в анализе плотности вены, продолжительность отбелки и окраски листьев должны быть изменены, в зависимости от структуры листа и вязкости. Потенциальные ограничения метода включают виды, для которых измерения проводимости устьиц невозможно или сложным и склонны к ошибкам вследствие чрезвычайных форм листьев. Это может включать в себя хвойные и травы с очень узкими листовыми пластинками.

Наши результаты подтверждают частично первый гипотезу о связи между параметрами проводимости устьиц и листовых черт лист экономики спектра (LES), что соответствует нескольким других исследований. Например, Poorter и Bongers (2006) ²⁴ сообщили тесную связь между г _S и черт, представленных LES, например, с г _S уменьшается с увеличением продолжительности жизни листьев. Соответственно, Шульц и др. (1994) ¹ demonstпо рейтингу четкие связи между содержанием азота и листьев г _SMAX. Точно так же, Juhrbandt др. (2004) ²⁵ были обнаружены значительные отношения между г _SMAX и площадь листьев и листьев содержание азота.

Наша вторая гипотеза четких различий в отношении к привычке листьев не может быть подтверждена. Высокая изменчивость измеренных параметров и черт в пределах вечнозеленых и лиственных листьев привычке указывают, что лист привычка не является хорошим дескриптор LES. Brodribb и Холбрук (2005) ²⁶ обсуждали, что лист привычка и листьев физиологические стратегии не может быть подключен, так как неизбежно широкой вариации черта является общей для всех типов листьев привычки.

Подход может быть продлен до черты и физиологических особенностей органов растений, кроме листьев, например, черт, связанных с ксилемы гидравлики, таких как конкретные ксилемы гидравлическая проводимость и микроскопии древесины черты ^27. Аналогичным образом, другиетипы листовых черт, как, полученных из микроскопии, такие как структуры частокол паренхимы и epicuticular воска слоистой структуры могут быть включены ^28.

В целом, это исследование подтвердило тесную связь между ЛЕ и устьиц регулирования. Кроме того, метод, представленный здесь выявлено аспекты устьичные моделей регулирования, которые не связаны с LES. Особенно конкретные лист черты, такие как размер устьиц, плотности и индекса, а также длины вен заслуживают внимания в будущем в функциональных исследований растений.

Материалы

Список материалов, использованных в этой статье

Имя	Компания	Каталожный номер	Комментарии
СЦ 1 Порометр	Декагон		Подойдет любой другой порометр
Кабельные стяжки для маркировки листьев
Пластиковые пакеты
Бумажные пакеты
Гигрометр	Тротек		Любой другой подойдет
Лак
Аксиоскоп 2 плюс	Zeiss		Любой другой подходит
Этанол
Отбеливатель
5% NaOH
10% KOH
25% H2O2
Малахитовый зеленый
Сафранин