原文以Field-grown soybean shows genotypic variation in physiological and seed composition responses to heat stress during seed development 為標題發(fā)表在Environmental and Experimental Botany上
作者 | Anna C. Ortiz等
翻譯 | 祝介東、劉美玲
模型預測，到本世紀末，全球平均氣溫將升高2.8~4.8℃，極端氣候事件也會更加頻發(fā)，這將嚴重影響作物產量。
為研究大豆對溫度升高的基因型差異，研究者將六種不同的基因型大豆（Glycine max）暴露于開頂野外生長箱內28天。
分別在增溫前和增溫過程中進行氣體交換和葉綠素熒光參數(shù)測量，成熟時進行產量和種子成分的測定。
結果表明，增溫使大豆葉片夜間呼吸和最大羧化速率增加，影響種子蛋白含量，降低了籽油濃度。
本研究中，不同基因型大豆葉片在CO2同化速率、氣孔導度、光系統(tǒng)II的運轉效率、CO2同化的光量子效率、種子蛋白含量方面存在顯著差異。
基因型不同的大豆對增溫響應差異顯著，這有助于分析抗性植物的生理適應策略，并揭示了通過育種來提升大豆耐熱潛力的可行性。
根據(jù)Qiu 等（2018）所描述的方法，建造了8個9×3m的開頂式野外生長箱。使用配置了熒光葉室的LI-6800高級光合-熒光測量系統(tǒng)，測量氣體交換和葉綠素熒光參數(shù)，評估不同基因型大豆對短期增溫的響應。
選擇最上部完全展開的葉片。在第0天和增溫后第7天，測量潛在最大光化學量子效率Fv/Fm和夜間呼吸速率R。
光適應氣體交換參數(shù)和葉綠素熒光參數(shù)，在第0天（增溫前）中午開始測量，在增溫后第1天和第2天重復進行。測量參數(shù)包括凈光合速率（An），氣孔導度（gs）以及PSII的運轉效率（Fv’/Fm’），PSII的實際光化學量子效率（ΦPSII），以及非光化學淬滅（NPQ）。內稟水分利用效率通過An和gs計算，光強、CO2濃度、葉室內溫度的設定與樣方內的外部環(huán)境一致。同步測量葉片溫度（Tleaf）和飽和水汽壓虧缺（VPD）。
CO2響應（A/Ci）曲線在所有子樣方內進行，重復數(shù)為4，以便每種基因型能夠在每個測定周期內（4天）測量完成。
日出前，將最上部完全展開的葉片在葉柄基部切斷，立即放入去離子水中；之后葉柄會在水中重新切斷以去除導管栓塞。測量前，葉片在活化光下同化30min。葉片中部被夾入Chamber內進行測量，并使得An和gs達到穩(wěn)定狀態(tài)。
氣體交換測量在12個不同的CO2濃度（單位μmol mol-1）下進行：300，200，100，50，400，400，600，800，1000，1200，1500，2000?；谥形缙骄翟O置光強（1800 μmol m-2 s-1），根據(jù)冠層空氣溫度傳感器記錄的平均值設置溫度，分別為32℃（環(huán)境溫度AT）和36℃（增溫后溫度ET）。
基于Farquhar，von Caemmerer，和Berry模型（1980）以及Dubois 等（2007）的方法，計算Rubsico的最大羧化速率（Vcmax），電子傳遞速率（Jmax），和線粒體呼吸速率（Rd）。Kc、Ko和Γ*使用轉基因煙草的O2和CO2的米氏常數(shù)。
非光化學淬滅（NPQ）的日間調查由每個配對樣方的夜間測量均值計算，F(xiàn)m是暗適應下最大熒光值，F(xiàn)m’則是光下的最大熒光值。
統(tǒng)計分析由R 3.6.3完成。所有數(shù)據(jù)均由下述方法擬合到模型，當某變量的殘差不是正態(tài)分布時，變量使用MASS和rcompanion包（Venables和Ripley, 2002；Mangiafico, 2016）Box-Cox轉換或者Tukey冪階變換來轉換。不需要轉換的變量包括 R，Vcmax，產量、種子蛋白濃度，籽油濃度。來自于線性模型用于Fv/Fm和ΦPSII的殘差即使在轉換后仍然呈現(xiàn)非正態(tài)分布；因而Wilcoxon非參秩和檢驗用于檢驗處理和基因型之間的差異。其他變量均使用線性模型分析，使用的是R的lmer包和lmerTest軟件包。
來自第0天的數(shù)據(jù)作為中午和夜間氣體交換和葉綠素熒光數(shù)據(jù)的協(xié)變量。對于中午測量、日期、處理以及基因型作為固定效應，樣方號作為隨機斜率。
測量周期內處理的比較使用了來自于lmerTest包的最小二乘法均值檢驗。對于夜間測量和來自于A/Ci數(shù)據(jù)推導的變量，處理和基因型是固定效應，而區(qū)塊是隨機斜率。來自于混合模型的三因素方差分析和最小二乘均值用于確定簡單主效應，以及每次測量不同處理基因型的成對比較。這些檢驗均使用lmerTest包實現(xiàn)。皮爾遜相關系數(shù)用于計算z-score。
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原文中的主要數(shù)據(jù)圖表
