Plant Phenomics | 基于LSSVM 模型的無暗適應葉綠素a熒光Fv/Fm的測定

光合量子產量的評價是植物表型分析的重要內容，葉綠素熒光a(ChIF)作為一種快速、靈敏、無損的檢測指標，被廣泛應用于植物光合作用及其調控機制的研究。其中，ChIF誘導曲線中可變熒光值與最大熒光的比值Fv/Fm能夠反應光合系統II（PSII）的最大光化學量子產率。目前， 對于Fv/Fm的測量，必須將植物樣品暗適應處理15–30分鐘或更長的時間，這種處理方式是耗時的，限制了其實際應用。因此，亟需一種現代化計算方法，確定ChIF與暗適應和非暗適應之間的確切關系，在沒有暗適應的情況下從ChIF中確定準確的Fv/Fm，以節省試驗時間。
 

2023年5月，Plant Phenomics在線發表了江南大學等單位題為Determination of Fv/Fm from Chlorophyll a Fluorescence without Dark Adaptation by an LSSVM Model 的研究論文。該研究開發了一個最小二乘支持向量機（LSSVM），可以在無暗適應條件下從ChIF誘導曲線中確定Fv/Fm。結果表明，在無暗適應條件下，所開發的LSSVM模型具有良好的測定性能，測試數據集的預測性能非常理想：相關系數為（0.7620.974），均方根誤差為（0.0050.0021），殘差預測偏差為（1.2544.933）。
 

該研究對6種植物（共計7321個樣本）進行了8組試驗，探究了不同樣本類型的Fv/Fm在有暗適應和無暗適應條件下的差異。隨機選取樣本數量的10%、20%、…90%作為訓練數據集并建立初始LSSVM模型，其余樣本作為驗證數據集，以測試所建立的LSSVM模型在暗適應下對Fv/Fm的預測性能。在不同訓練數據集樣本數下，使用LSSVM模型從無暗適應測量的ChIF確定Fv/Fm的結果如表1、2所示。結果表明，當訓練數據集樣本占全部樣本容量的80%以上時，LSSVM模型表現出較強的預測能力。
 

表1：LSSVM模型性能評價指標（RMSE）
 

表2：LSSVM模型性能評價指標（RPD）

該研究進一步比較了不同訓練數據集樣本中預測的Fv/Fm值與所有測試樣本暗適應后測量的試驗值（圖1）。為了進一步評估模型的預測性能，計算了一條回歸線來驗證其是否接近1:1的直線。結果表明，該研究強調的ChIF預測的Fv/Fm與暗適應的Fv/Fm之間存在顯著的線性回歸關系，LSSVM模型在沒有暗適應的情況下，可以有效地從ChIF中預測Fv/Fm。
 

圖1：利用LSSVM模型對不同訓練數據集樣本進行Fv/Fm預測。（A）訓練數據集的數量為總樣本的80%。（B）訓練數據集的數量為總樣本的90%。

論文鏈接：

‍https://doi.org/10.34133/plantphenomics.0034

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https://doi.org/10.34133/plantphen‍omics.0048

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https://doi.org/10.34133/2022/9753427

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《植物表型組學》（Plant Phenomics）是由南京農業大學和美國科學促進會（AAAS）合作創辦的英文學術期刊，于2019年1月正式上線發行。采用開放獲取形式，刊載植物表型組學交叉學科熱點領域具有突破性科研進展的原創性研究論文、綜述、數據集和觀點。具體范圍涵蓋高通量表型分析的最新技術，基于圖像分析和機器學習的表型分析研究，提取表型信息的新算法，作物栽培、植物育種和農業實踐中的表型組學新應用，與植物表型相結合的分子生物學、植物生理學、統計學、作物模型和其他組學研究，表型組學相關的植物生物學等。期刊已被DOAJ、Scopus、PMC、EI和SCIE等數據庫收錄。科睿唯安JCR2021影響因子為6.5，位于農藝學、植物科學、遙感一區。中科院農藝學、植物科學一區，遙感二區，生物大類一區（TOP期刊）。2020年入選中國科技期刊卓越行動計劃高起點新刊項目。

說明：本文由《植物表型組學》編輯部負責組稿。
中文內容僅供參考，一切內容以英文原版為準。
撰稿：孫浩（南京農業大學）
排版：張婕（上海交通大學）
審核：孔敏、王平