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近年来，全球气候变暖，降雨量减少以及不适当的灌溉，导致干旱以及半干旱地区土壤盐渍化愈加严重，土壤盐渍化成为全球农业生产中面临的重大难题[1-2]。目前，中国可耕地面积中约1/5的盐渍化土地，总面积高达0.98亿hm2[2]。中国是世界人口大国，人均耕地面积不足0.1 hm2，如何利用盐渍化的土地，促进粮食产量的增加是艰巨的课题[3]，因此，研究植物的耐盐性和生理机制，筛选及培育耐盐作物品种成为农业研究领域的热点之一。
在长期的进化过程中，植物进化出多种应对盐胁迫的防御机制，其中报道较多的主要有4种：①渗透调节平衡机制。分为有机渗透调节和无机渗透调节。无机渗透调节是植物细胞通过吸收钠离子(Na+)和钾离子(K+)等无机离子作为渗透调节剂，将Na+在细胞内区隔化，从而使根和地上部积累较多的Na+，但不会出现明显的毒害症状[4-6]。有机渗透调节则是指植物通过自身合成并积累一些可溶性无毒的有机小分子物质，如糖类、氨基酸类和甜菜碱等来维持细胞渗透平衡[7-8]。如盐胁迫下，苹果Malus pumila通过积累可溶性有机溶质和无机盐离子来降低胞内渗透势[9-10]，番茄Lycopersicon esculentum叶片中可溶性糖含量升高[11]。②离子的区域化与pH调节机制。植物细胞利用跨膜运输将Na+和K+等无机离子转运至液泡中，使之与细胞质隔绝，降低渗透势，避免细胞器遭受毒害[12]。同时，植物自身可以分泌有机酸从而调节根细胞中的pH稳态，缓解盐胁迫对根系的毒害[13]。③抗氧化防御系统机制。在高盐胁迫下，植物细胞质膜因受到水分胁迫或者离子胁迫而受损，从而导致脂质过氧化，使细胞内积累大量的活性氧，当积累的活性氧超过了细胞自身的清除能力就会对细胞造成损伤[8, 14-15]。在长期的进化过程中，植物自身会产生活性氧清除系统，包括一些抗氧化酶类等抗氧化物质，如超氧化物歧化酶(SOD)、过氧化物酶(POD)、过氧化氢酶(CAT)、谷胱甘肽过氧化物酶(GPX)等，它们是衡量植物抗逆性的重要指标[6,16-17]。④内源激素和信号转导途径。研究发现植物内源激素在盐胁迫反应中起着重要作用，如脱落酸(ABA)、乙烯(ET)、茉莉酸(JA)等[18-20]。同时，蛋白激酶途径、ABA途径(ABA依赖型、ABA不依赖型)、盐超敏感(SOS)途径等[21-24]信号转导途径也参与了植物对盐胁迫的响应，并在其中发挥重要作用。
植物激素信号调控网络是植物应对各种非生物胁迫所必须的[25]。茉莉酸(jasmonic acid，JA)作为重要的植物逆境激素在调控植物耐盐性方面发挥着重要的作用。耐盐水稻Oryza sativa品种内源茉莉酸含量高于盐敏感品种，外源茉莉酸甲酯处理能够提高水稻幼苗耐盐性和大豆Glycine max幼苗对盐胁迫的抗性[26-27]。盐胁迫下，水稻JA信号调控基因OsJAZ9与OsbHLH062互作介导离子稳态或通过增强抗氧化能力，从而增加对盐胁迫的耐受性[28-29]；内源茉莉酸通过维持番茄体内活性氧稳态来提高番茄的耐盐性[30]。但是，目前关于JA信号如何调控植物的耐盐性仍鲜有报道。茉莉酰氨基酸结合物合成酶(jasmonoyl amino acid conjugate synthase，JAR1)催化JA形成JA-Ile，AtJAR1基因发生突变后可导致JA信号传递中断。因此，本研究运用CRISPR/Cas9基因编辑技术创建拟南芥Arabidopsis thaliana AtJAR1基因突变体，并考察突变体对盐和ABA胁迫下的种子萌发和根系生长影响，以及盐胁迫下突变体对K+的吸收转运和AtHAK5表达量的影响，从而解析JA信号通路在植物耐盐性中的可能生理机制。
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CRISPR/Cas9靶序列的设计和载体的构建参照WANG等[31]和朱丽颖等[32]的方法。以拟南芥茉莉酰氨基酸结合物合成酶AtJAR1为靶基因，选取鸟嘌呤和胞嘧啶含量高、特异性较强的2个关键片段作为靶序列，获得双靶点CRISPR/Cas9基因编辑载体。以哥伦比亚野生型拟南芥为材料，使用农杆菌Agrobacterium tumefaciens侵染法进行拟南芥遗传转化[33-34]。
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CRISPR/Cas9编辑载体具有mCherry荧光蛋白报告基因，因此，本研究参考朱丽颖等[32]的方法，挑选T1代转基因阳性种子，提取转基因阳性植株的基因组DNA，在目标基因靶序列2端设计引物进行PCR扩增(约200 bp)，利用质量浓度8%的非变性聚丙烯酰胺凝胶(PAGE，丙烯酰胺与甲叉双丙烯酰胺的质量比为29∶1)对PCR产物进行检测[32]。
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取播种后21 d的植株整个地上部，称其鲜质量。每个株系设置5个生物学重复，用单因素方差分析对株系间的差异显著性进行分析。
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1 mL 体积分数为75%乙醇溶液清洗3 min，弃乙醇加入1 mL 体积分数为35%的漂白水和体积分数为0.05% 吐温20混合溶液，轻轻摇晃混匀5 min，弃混合溶液；最后加入1 mL灭菌超纯水，清洗5次，置于4 ℃避光春化2 d。
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在1/2 MS植物培养基上添加不同浓度NaCl，分别配成0、75、100、125 mmol·L−1 NaCl的1/2 MS植物培养基。将ABA溶于体积分数为70%的乙醇中，配置成25 mmol·L−1的母液，参考STASWICK等[35]的浓度。用体积分数为70%的乙醇进行稀释，分别配成含0、0.25、0.50、1.00、5.00、10.00、20.00 μmol·L−1ABA的1/2 MS植物培养基。
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将消毒后的种子均匀点在添加有不同浓度NaCl(0、75、100、125 mmol·L−1)和ABA (0、1、5、10、20 μmol·L−1)的1/2 MS植物培养基上，置于22 ℃、14 h光照/10 h黑暗的温室中培养。隔24 h统计1次萌发率，连续6 d，以拟南芥胚根穿透种皮时即认定萌发。每个浓度重复3次。萌发率=试验时间(d)的萌发种子总数/供试种子总数×100%。
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将消毒春化后的种子单粒点于1/2 MS植物竖直培养基上，于22 ℃、16 h光照/8 h黑暗的条件下竖直培养5 d后，移栽在添加不同浓度NaCl(0、50、100 mmol·L−1)和ABA(0、0.25、0.50、1.00 μmol·L−1)的1/2 MS植物竖直培养基上，继续培养7 d，以根长来评估它们的生长状况。
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将1/2 MS植物培养基上生长7 d幼苗，移栽至装有1/5 Hoagland培养液的蓝色花盆中(配方见表1)，培养14 d后对每个株系分别进行盐处理和对照处理。盐处理更换外源添加50 mmol·L−1NaCl的培养液，在处理0和24 h时，分别取每个株系的根部样品用于基因实时表达量的检测。处理2 d后，将每个株系的地上部和根部用去离子水润洗后分别转入做好标记的信封中，放入恒温60 ℃烘箱连续烘6 h以上进行杀青。
表 1 1/5 Hoagland水培培养液配方
Table 1. 1/5 Hoagland formula for hydroponic culture solution
组成 母液浓度/
(mol·L−1)母液添加体
积/(mL·L−1)水培液中浓
度/(mmol·L−1)组成 母液浓度/
(mol·L−1)母液添加体
积/(mL·L−1)水培液中浓
度/(mmol·L−1)KNO3 1.0 1.25 1.25 KH2PO4 0.5 1.00 0.50 Ca(NO3)·4H2O 1.0 1.00 1.00 Fe盐① 1.00 MgSO4·7H2O 0.4 1.00 0.40 微量元素② 0.10 说明：①1 000倍铁盐母液的配置：称取5.56 g七水合硫酸亚铁(FeSO4·7H2O)放入100 mL烧杯中，边加水边搅拌；将7.50 g 二水合乙 二胺四乙酸二钠(EDTA·2Na·2H2O)放入1 L烧杯中加水煮沸，缓慢加入FeSO4溶液，于微波炉中煮沸2 min；避光放入60 ℃烘 箱烘2 h以上；室温静置，冷却后定容至1 L，即为浓度为20 mmol·L−1的母液。使用时稀释1000倍。②10 000倍微量元素母液的 配置：称取H3BO3 6.18 g；MnCl2·4H2O 0.99 g；CuSO4·5H2O 1.25 g；ZnSO4·7H2O 1.44 g；H2MoO4 0.08 g；NaCl 0.20 g溶解 于水中，冷却后定容至1 L。使用时稀释10 000倍 -
将待测样品研磨后，称取50 mg左右样品用称量纸送至洁净干燥的消解管底部，每个样本设置3次生物学重复，依次加入7 mL浓硝酸、1 mL 质量分数为30%的过氧化氢水溶液，室温放置2 h，最后放入微波消解仪消解。利用石墨赶酸仪于190 ℃下蒸发反应液至2 mL左右。冷却后将反应液倒入离心管内，用超纯水将反应液定容至15 mL。
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使用钾和钠的氯化物分别配制标准曲线。离子的质量浓度梯度为0、0.2、0.4、0.6、0.8、1.2、1.6、2.0 mg·L−1。利用原子吸收光谱法测定K+和Na+的质量摩尔浓度。
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具体的计算公式如下：C = [(Cn –C′) × 0.015/(M×10−3)]/m。其中：C为1 g干物质样本中该离子的物质的量(μmol·g−1)；Cn为各样品消解液中该离子的质量浓度(mg·L−1)；C′为空白对照消解液中该离子的质量浓度(mg·L−1)；M为待测元素的相对分子量(g·mol−1)。m为样品的干物质质量(g)。
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采用Trizol法提取拟南芥根中总RNA，之后进行基因组DNA的去除、反转录，以反转录后的cDNA为模板进行实时荧光定量PCR (qRT-PCR)检测基因的相对表达量。从拟南芥信息资源库中查找以编码拟南芥肌动蛋白基因Actin2为内参基因，根据已知的AtVSP1、AtVSP2和AtHAK5基因(Gene ID: AT5G24780、AT5G24770和AT4G13420)序列，设计qRT-PCR引物(表2)。采取
$2^{-\Delta \Delta C _{{t}}} $ 法计算待测基因的相对表达量。表 2 相关引物序列
Table 2. Sequence of related primers
基因 上游引物(5′→3′) 下游引物(5′→3′) AtActin2 GTCGTACAACCGGTATTGTGCT TGTCTCTTACAATTTCCCGCTCT AtVSP1 TGGATCTTTGACCTAGACGACA GAGTTCCAAGAGGTTTTCGTA AtVSP2 TGACCTAGATGATACCCTCCTCTC CAATCCCGAGCTCTATGATGTT AtHAK5 TCTGCATCACTGGGACGGAG CAGTATAACGGATCAGGGATTGA -
在早期的基因功能研究中，常采用反向遗传学手段，构建基因突变体。因技术水平的限制，前人构建突变体的方法多为化学诱变法。然而，这种方式构建的突变体多只在目标基因发生点突变，使氨基酸残基发生变化，基因功能未必完全丧失。例如，有研究发现：使用甲基磺酸乙酯(EMS)诱变创建的ATS1基因突变体存在严重的基因渗透现象[36]。因此，本研究利用CRISPR/Cas9基因编辑技术构建AtJAR1功能完全丧失型突变体。经多代筛选鉴定，从转基因后代中获得了2个纯合突变体，分别将其命名为jar1-3-5和jar1-6-2。对其靶位点附近序列进行测序分析，结果表明：jar1-3-5和jar1-6-2突变体在第2个靶位点，即第3个外显子处，分别发生了16和11 bp缺失的突变(图1)，导致编码序列(CDS)发生了相应变化，氨基酸序列发生移码突变。在转录后翻译过程中，jar1-3-5的第111位氨基酸残基由丝氨酸突变为异亮氨酸(I)，并在继续错误翻译12个氨基酸(SGTSQGRPKFIP-KAVQSLFLSLMN)后，引入终止密码子UAA，提前终止翻译；jar1-6-2的第113位氨基酸残基由甘氨酸突变为精氨酸，并在继续错误翻译8个氨基酸(TSQGRPKF-PSKVYSFH)后，引入终止密码子UGA，提前终止翻译。因此，构建的突变体可判断为功能完全丧失型突变体。
图 1 jar1-3-5和jar1-6-2突变序列信息
Figure 1. Sequence information of jar1-3-5 and jar1-6-2 mutants
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将筛选的突变体(jar1-3-5和jar1-6-2)和野生型种子进行播种，在生长前期观察并比较两者的表型差异。结果显示：前21 d时，突变体植株可以正常生长，甚至其地上部明显大于野生型。进一步对生长21 d的植株地上部生物量进行统计分析发现：突变体极显著(P＜0.001)高于野生型(图2A)。之后，野生型和突变体之间的生长差异逐渐减小，并且在生长32 d时突变体植株叶片开始出现萎蔫的现象。
图 2 AtJAR1基因突变体与野生型的表型差异
Figure 2. Phenotypic differences between AtJAR1 gene mutants and wild type
此外，AtJAR1可以催化JA形成JA-Ile，激活JA信号途径，AtJAR1基因突变会影响植物体内茉莉酸信号强度。因此，对茉莉酸信号标记基因AtVSP1和AtVSP2进行表达量分析显示：AtJAR1突变后，AtVSP1和AtVSP2基因在根中的表达量极显著(P＜0.0001)减少，其中AtVSP1表达量下降了60%左右(图2B)，AtVSP2表达量下降了80%左右(图2C)。表明获得的这2个突变体中茉莉酸信号强度明显减弱。
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种子萌发是植株个体发育的重要阶段。已有研究表明：盐胁迫能够抑制植物种子萌发，同时，JA作为重要的植物逆境激素在调控植物耐盐性方面发挥着重要的作用[37-38]。然而JA信号通路在盐胁迫下的种子萌发过程中发挥着何种作用尚不明确，因此，对盐胁迫下野生型和突变体的种子萌发率(图3)进行统计分析可知：在不含NaCl的条件下，第1天突变体种子的萌发率极显著(P＜0.01)高于野生型，第2天时各株系基本全部萌发，没有显著差别。在不同浓度NaCl处理时，虽然突变体和野生型最终都能达到或者接近于正常生长条件下的最大萌发率，但是达到最大萌发率的时间都随着NaCl处理浓度的增加而有所推迟，且突变体均早于野生型；在处理的前3 d中突变体的萌发率虽随着NaCl处理浓度的增加有所下降，但均高于野生型，并且随着NaCl处理浓度的增加，这种差别逐渐显著。表明AtJAR1突变加速了种子的萌发，降低了拟南芥在幼苗建成时对盐的敏感性。
图 3 不同盐浓度下拟南芥种子的发芽率
Figure 3. Germination rate of A. thaliana seeds under different salt concentrations
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幼苗建成是植株个体发育的另一个重要阶段。一直以来盐胁迫对幼苗的影响也是进行抗逆研究的重要方向之一，因此，本研究比较了在盐胁迫条件下野生型和突变体幼苗根的生长情况(图4)。将在正常培养基上生长5日龄的幼苗转移至含有不同浓度NaCl的竖直培养基上继续培养7 d后，发现在未用NaCl条件下，突变体的主根长与野生型相比无显著差异。随着NaCl浓度的增加，两者的主根长度都随之下降，但是，突变体的主根长度逐渐大于野生型，在100 mmol·L−1 NaCl处理时，突变体的主根长显著(P＜0.05)大于野生型，表明AtJAR1突变降低了拟南芥根对盐的敏感性。
图 4 盐胁迫对jar1突变体主根长的影响
Figure 4. Effect of salt stress on the main root length of jar1 mutant
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ABA作为重要的植物激素，常与其他激素一起协同调控植物对逆境胁迫的应答响应，但是，目前并不明确JA信号途径与ABA交互作用共同调控植物抗逆性的机制。本研究对jar1突变体在ABA胁迫下的种子萌发率进行了统计(图5)。结果表明：随着ABA浓度的增加，野生型和突变体种子的萌发时间都相应推迟，萌发率随之下降，但是突变体的萌发时间均要早于野生型，萌发率也均显著(P＜0.05)高于野生型，表明AtJAR1突变缓解了ABA对种子萌发的抑制作用。
图 5 不同ABA浓度下拟南芥种子的萌发率
Figure 5. Germination rate of A. thaliana seeds under different ABA concentrations
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ABA胁迫下野生型和突变体幼苗根的生长情况见图6。将正常培养基上的5日龄幼苗转移到含有不同浓度ABA的竖直培养基上继续培养7 d后发现：在未用ABA处理时突变体的主根长与野生型相比无显著差异，但是，当用各浓度ABA处理时，突变体的主根长均极显著(P＜0.01)大于野生型，表明AtJAR1突变降低了拟南芥根对ABA的敏感性。
图 6 ABA对jar1突变体主根长对的影响
Figure 6. Effect of ABA on the main root length of jar1 mutant
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盐胁迫下Na+不断的积累，导致细胞K+质量摩尔浓度降低。为避免高盐条件下植物细胞中离子紊乱，维持K+稳定吸收，植物细胞胞浆中的代谢酶必须保持低Na+、高K+的浓度水平[39]，因此，细胞中K+/Na+是盐胁迫下保证植物正常生长的关键。本研究利用原子吸收光谱法测定了正常和盐胁迫条件下突变体和野生型根中的Na+、K+质量摩尔浓度(图7)，发现在正常生长条件下，突变体根中的Na+、K+质量摩尔浓度较野生型都有所下降，特别是jar1-6-2下降显著，但是K+/Na+并没有发生显著变化。当用50 mmol·L−1NaCl处理后，突变体根中的K+质量摩尔浓度较未处理时提高约40%，且显著(P＜0.05)高于相同浓度NaCl处理下的野生型。NaCl处理后野生型和突变体根中的Na+质量摩尔浓度都急剧上升，但两者并没有显著差别。相应地，盐处理后野生型和突变体的K+/Na+都急剧下降，并且突变体比野生型高11%以上。表明AtJAR1突变，可能增加了盐胁迫下植物对K+的吸收和转运，影响了植物体内的钾钠平衡，从而增强了拟南芥的耐盐性。
图 7 野生型和AtJAR1基因突变体根K+和Na+变化
Figure 7. Determination of element contents in wild-type and mutants of AtJAR1 gene
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在植物获得K+与维持K+/Na+稳定的过程中钾转运蛋白发挥着重要作用，而KT/HAK/KUP转运体是植物中最重要的K+转运体家族之一，其中的HAK转运体可能在维持盐胁迫下的钾钠稳态过程中发挥重要的作用[39-42]。目前，拟南芥中，AtHAK5是研究最为广泛和深入的高亲和性K+吸收系统成员[43]，因此，本研究通过对盐胁迫下jar1突变体中AtHAK5的表达量进行分析，探究JA信号通路在植物耐盐性中的调节机制。图8显示：在正常条件下野生型和突变体根中的AtHAK5表达量无显著差异；而50 mmol·L−1NaCl处理24 h后，野生型AtHAK5表达量无显著变化，而突变体中AtHAK5表达量上升3倍左右，极显著(P＜0.01)高于野生型。表明盐胁迫下，AtJAR1突变影响了植物体内K+的吸收和转运。
图 8 盐胁迫下野生型和突变体中AtHAK5基因的相对表达量
Figure 8. Relative expression of AtHAK5 gene in wild-type and mutants under salt stress
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JA是植物生长发育和防御过程中的关键信号分子，JA合成后经AtJAR1催化形成JA-Ile，JA-Ile介导F-box蛋白与COI1-JAZ蛋白相互作用，释放MYC2和其他转录因子(TFs)从而诱导早期JA应答基因的表达。本研究利用CRISPR/Cas9基因编辑系统创制的2个jar1突变体，其JA信号标记基因AtVSP1和AtVSP2的表达量极显著下降，说明AtJAR1基因功能丧失，从而影响了JA信号传导通路。同时，创制的这2个jar1突变体植株还表现出前21 d地上部生物量极显著大于野生型，之后这种差异逐渐减小并出现叶片萎蔫的表型，这在早期的研究中并未提及[34]。此外，研究发现：通过基因编辑手段使AtJAR1基因突变可以缓解ABA对种子萌发的抑制作用，而这与早期的研究结果正好相反[34]。出现这些表型的差异极有可能是由于早期研究中的突变体jar1-1是通过EMS诱变的方法获得，其目的蛋白仅第101位的丝氨酸(Ser)残基突变为苯丙氨酸(Phe)[44]。在这种突变体中，AtJAR1基因功能可能未完全丧失，而本研究通过基因编辑手段构建的突变体发生了大片段基因序列的缺失，从而引起氨基酸序列发生移码突变以及翻译提前终止等情况，是基因功能完全丧失型突变体。因此，获得的这2个jar1突变体将有助于彻底研究AtJAR1基因的功能。同时，本研究也为利用CRISPR/Cas9基因编辑技术创制基因功能完全丧失型突变体，从而为进一步研究基因功能提供借鉴和参考。
植物对盐胁迫的耐受性与植物激素有着密切关联。JA作为一种植物内源激素，一方面能够参与根系的生长与再生、下胚轴的生长、种子萌发、气孔的开闭等多种生长发育过程，另一方面可以激活植物的防御机制，以应对盐害、低温、干旱和病虫害等逆境胁迫造成的伤害[45]。其中，在茉莉酸调控植物应对逆境胁迫的过程中，首先被位于细胞表面的受体所识别，合成JA-Ile，而JA-Ile又能与E3泛素连接酶SCFCOI1和26S蛋白酶体相互作用，加快JAZ蛋白降解，从而缓解了与JAZ相互作用的转录因子的抑制作用。而这些转录因子又参与调控各种胁迫耐受性的生理输出响应[46-47]。所以，本研究运用基因编辑手段使AtJAR1基因功能丧失，JA-Ile的合成受阻，对盐胁迫耐受性的生理输出响应受到影响，表现为盐胁迫对种子萌发和根系生长的抑制作用有所缓解。此外，许多研究表明：在植物响应盐胁迫的过程中，JA和ABA存在交互作用，而与JAZ蛋白相互作用的转录因子MYC2是JA和ABA交互作用的关键点[38]。ABE等[48]和LORENZO等[49]研究指出：MYC2过表达和突变体植株分别表现出对ABA敏感性的增加和降低。ABE等[48]和IWASAKI等[50]则指出：MYC2可以促进盐胁迫和ABA胁迫响应基因RD22的表达。因此，本研究中jar1突变体表现出对ABA敏感性的下降可能是由于MYC2激活受阻所导致的。
在盐胁迫下，Na+会争夺植物钾通道上K+结合位点，促进K+的外排，降低K+的吸收利用，植物表现出对高盐胁迫的敏感现象[51]。本研究中，jar1突变体根系在盐胁迫下K+质量摩尔浓度显著增加，K+/Na+较野生型有所提高，这可能就是突变体对盐胁迫的敏感性下降的原因之一。在植物获得K+与维持K+/Na+稳定的过程中钾转运蛋白发挥着重要作用，T-DNA插入突变体研究发现：拟南芥中AtHAK5是HAK家族中主要的K+转运体之一[52]。在盐胁迫下jar1突变体中的AtHAK5表达量极显著增加，表明AtJAR1突变可以促进AtHAK5的表达，从而增加植株根系对K+的吸收，提高K+/Na+。此外，AtHAK5还被证实参与植物对盐胁迫及ABA的响应[51]，说明突变体中AtHAK5表达的变化可能是通过JA信号转导途径与ABA的交互作用实现的。
综上所述，利用CRISPR/Cas9基因编辑技术创建AtJAR1基因功能完全丧失型突变体不仅有助于完善对AtJAR1基因功能的认识，同时为进一步研究植物激素与植物盐胁迫提供研究材料和研究基础。此外，JA信号通路可能通过MYC2与ABA交互作用，影响下游HAK5的表达，从而改变植物根系对钾的吸收，使K+/Na+发生变化，最终影响植物对盐胁迫的耐受性。
Functional analysis of AtJAR1 gene in salt tolerance of Arabidopsis thaliana
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摘要:
目的 茉莉酰氨基酸结合物合成酶(jasmonoyl amino acid conjugate synthase，JAR1)可以催化茉莉酸(jasmonic acid，JA)形成茉莉酸的活性形式茉莉酸异亮氨基酸复合体(jasmonic acid-isoleucine，JA-Ile)，从而激活JA信号途径。JA信号途径在介导植物盐胁迫的响应中发挥重要作用，因此，探究AtJAR1在植物耐盐性中的功能对于研究JA信号途径影响植物耐盐性的机制具有重要作用。 方法 运用CRISPR/Cas9基因编辑技术，创建了2个不同的拟南芥Arabidopsis thaliana AtJAR1基因突变体，并对这2个突变体进行地上部生物量的统计分析和JA信号标记基因的表达分析，以确定AtJAR1基因功能缺失。之后，观察分析不同浓度氯化钠和脱落酸(ABA)处理对jar1突变体的种子萌发和幼苗建成的影响，明确AtJAR1基因对拟南芥耐盐性的影响。最后，通过比较分析盐处理前后野生型和突变体的钾离子(K+)和钠离子(Na+)质量摩尔浓度，以及高亲和力K+转运蛋白基因AtHAK5的表达变化情况，初步探究AtJAR1基因在拟南芥耐盐性中的功能。 结果 JA信号标记基因AtVSP1和AtVSP2的表达量大幅下调，表明AtJAR1基因功能丧失。与点突变产生的jar1-1突变体不同的是，这2个突变体表现为前3周生长加快，之后逐渐减缓并出现叶片萎蔫的表型。同时，AtJAR1突变可以缓解盐胁迫和ABA对种子萌发和根系生长产生的抑制作用。此外，盐胁迫下AtJAR1突变可以促进AtHAK5的表达和根系对K+的吸收转运。 结论 JA信号途径可能通过与ABA交互作用影响AtHAK5的表达量，以调节植物根系对K+的吸收转运，进而改变细胞内K+/Na+平衡，最终影响植物耐盐性。图8表2参52 -
关键词:
- 拟南芥 /
- CRISPR/Cas9 /
- 茉莉酰氨基酸结合物合成酶 /
- 耐盐性 /
- K+/Na+平衡
Abstract:Objective Jasmonal amino acid conjugate synthase (JAR1) can catalyze jasmonic acid (JA) to form jasmonic acid-soleucine (JA-Ile), an active form of jasmonic acid, and activate the JA signal pathway. JA signaling pathway plays an important role in mediating the response of plants to salt stress. This study aims to explore the function of AtJAR1 in plant salt tolerance, which plays an important role in studying the mechanism of JA signal pathway affecting plant salt tolerance. Method CRISPR/cas9 gene editing technology was used to create two different Arabidopsis thaliana AtJAR1 gene mutants. The aboveground biomass of the two mutants and the expression of JA signal marker gene were analyzed to determine the loss of AtJAR1 gene function. Then, the effects of different concentrations of NaCl and ABA treatment on seed germination and seedling establishment of jar1 mutants were observed and analyzed to clarify the effect of AtJAR1 gene on salt tolerance of A. thaliana. Finally, the role of AtJAR1 gene in salt tolerance of A. thaliana was investigated by comparing the content of potassium and sodium ions in wild type and mutants before and after salt treatment, as well as the expression of AtHAK5, a high affinity potassium ion transporter gene. Result The expression of JA signal marker genes AtVSP1 and AtVSP2 decreased significantly, indicating the loss of AtJAR1 gene function. Different from the jar1-1 mutant produced by point mutation, the growth of the two mutants accelerated in the first three weeks, then gradually slowed down and the leaves wilted. At the same time, AtJAR1 mutation can alleviate the inhibition of salt stress and ABA on seed germination and root growth. In addition, AtJAR1 mutation can promote the expression of AtHAK5 and the absorption and transport of potassium ions in roots under salt stress. Conclusion JA signaling pathway may affect the expression of AtHAK5 through interaction with ABA, so as to regulate the absorption and transport of K+ by plant roots, change the intracellular K+/Na+ balance, and finally affect plant salt tolerance. [Ch, 8 fig. 2 tab. 52 ref.] -
毛竹Phyllostachys edulis林是中国南方一种重要的森林类型，具有生长快、周期短、产量高、用途广等特点。毛竹生物量的研究历来是竹类研究的一项重要内容，也是研究竹林生态系统物质循环的基础，对于评价毛竹的生产力及提高营林水平和综合利用其产品都有着重要的意义[1]。毛竹林生物量不仅是反映林地生产力的指标，也是度量生态功能如碳储量的重要因子[2]。立地是森林生长发育的重要物质基础[3]。范叶青等[4]研究发现：坡向、坡位对毛竹林分生物量有显著影响。王晨[5]研究表明：不同海拔高度毛竹林的地上生物量存在显著差异。林分结构是林分功能的基础和表现[6]。在一定立地和经营管理条件下，毛竹林生物量取决于竹林结构，合理的竹林结构能够提高竹林的产量[7]。根据是否与毛竹的空间位置有关，毛竹林分结构可分为空间结构和非空间结构。刘恩斌等[8]研究发现：影响毛竹林分生物量的主要非空间结构因子依次是毛竹株数与林分平均胸径。汤孟平等[9]研究发现：近自然毛竹林的空间结构与生物量之间存在不可忽视的关系。以上研究表明立地因子和林分结构与毛竹林生物量有密切的关系。但是，现有研究仅从立地因子、林分非空间结构或空间结构单一方面分析毛竹林生物量的主要影响因子，而关于立地因子、林分空间结构和非空间结构对毛竹林生物量的综合影响研究尚少见报道。分析多因子对因变量的综合影响，应当包括确定主导因子以及分析主导因子的直接和间接影响。目前，主要采用相关分析、回归分析、方差分析等方法，确定影响毛竹林生物量的主导因子。方差分析可以判断各因子对毛竹林生物量是否具有显著影响，但无法评估影响大小[4]。相关分析能够描述各因子与毛竹林生物量之间关系的密切程度，但没有考虑各因子之间的相互关系对生物量的影响[8, 10]。回归分析可以分析因变量与多个自变量的关系，通过回归系数和显著性统计可以揭示各因子对毛竹林生物量的影响大小，但对多重共线性敏感，且理论上的假设限制也较苛刻，如变量独立性、正态性、线性等[10]。随机森林(random forest，简称RF)是由BREIMAN[11]提出的一种基于分类树的算法[12]，可以评估解释变量的重要性[13]。由于随机森林在理论上的假设限制较回归分析宽松，且具有不容易陷入过拟合、对变量的多元共线性不敏感、对数据集的适应性强等优点[14]，因此，被广泛应用于评估变量的重要性和变量的筛选[15-17]。但将随机森林应用于筛选出立地因子、林分空间结构和非空间结构中影响毛竹林生物量的主导因子研究尚少见报道。随机森林虽然考虑了解释变量之间的交互作用[18]，但随机森林依然无法解析解释变量对因变量的直接、间接和总影响。结构方程模型(structural equation model，简称SEM)整合了路径分析、验证性因子分析与一般统计检验方法，可同时分析一组具有因果关系的方程式[19]，可以用来揭示解释变量间的复杂关系及其对因变量的直接、间接和总影响[20-21]。近年来，结构方程模型已广泛应用于分析气候、土壤、林分结构等因素对森林生物量的直接、间接和总影响[22-23]。因此，将结构方程模型应用于分析影响毛竹林生物量的主导因子对毛竹林生物量的直接、间接和总影响的研究值得探讨。本研究以浙江省少受人为干扰的毛竹林为对象，通过随机森林从立地因子、林分非空间结构因子和空间结构因子中筛选出影响毛竹林生物量的主导因子。在此基础上，建立毛竹林生物量与主导因子的结构方程模型，揭示主导因子对毛竹林生物量的直接、间接和总影响，旨在为毛竹林可持续经营提供理论依据。
1. 研究区与研究方法
1.1 研究区概况
浙江省地处中国东南沿海(27°06′~31°11′N，118°01′~123°10′E)，东临东海，南接福建，西与江西、安徽相连，北与上海、江苏接壤。陆地总面积10.18 万km2，约占全国的1.06%，其中：山地和丘陵占70.4%，平原和盆地占23.2%，河流和湖泊占6.4%，故有“七山一水二分田”之说。在全国植被分区上属于中亚热带常绿阔叶林北部亚地带和南部亚地带，主要植被为针叶林、针阔混交林、阔叶林、灌木林和竹林。地带性植被为中亚热带常绿阔叶林。
根据2017年《浙江省森林资源及其生态功能价值公告》：全省森林605.68 万hm2，森林覆盖率为60.96%。竹林面积91.02 万hm2，占森林面积的15.03%。毛竹林面积79.75 万hm2，占竹林面积的87.62%。
1.2 数据来源
2017−2019年，根据浙江省森林资源一类调查的系统抽样样地中的毛竹林样地分布较多的10个县(市、区)为调查区域(表1)，包括：浙江南部的丽水市庆元县和温州市泰顺县，西部的衢州市常山县，中部的金华市武义县和绍兴市诸暨市，东部的宁波市宁海县和台州市黄岩区以及北部的湖州市安吉县、杭州市临安区和宁波市余姚市。在调查区域内，选择少受人为干扰的近自然毛竹林，设置10 m×10 m的样地共52个，对每个样地进行每木调查，测定胸径、年龄、胸高节长等因子。根据样地每木调查结果，按照胸径分布范围，在大、中、小径级各随机选取1株梢头完整且无病虫害的样竹，共156株。用锯子在样竹根颈处将其伐倒，用皮尺测量竹高。自竹秆基部向上，将竹节从小到大依次编号，称之为节号。用围尺测量每一个竹节的竹节长和竹节中央直径。用游标卡尺测量基部、胸高处和1/2高处东、南、西、北的壁厚，取4个方位壁厚的平均值作为对应位置的壁厚。取3株样竹秆形结构因子的平均值作为样地秆形结构指标。在样地中心挖取1个土壤剖面，用围尺量取土层厚度。取表层土样(0~20 cm)作为样地土壤样品，用自封袋保存好土样，将样品带回实验室进行土壤理化性质测定。pH采用电位法测定；土壤有机质采用浓硫酸-重铬酸钾外加热法测定；碱解氮采用碱解扩散法测定；有效磷采用盐酸-氟化铵法测定；速效钾采用火焰分光光度法测定。
表 1 研究地区概况Table 1 Overview of the study area地名 纬度(N) 经度(E) 年均气温/℃ 年均降水量/mm 样地数量/个 样竹数量/株 余姚 30°03′ 121°09′ 16.2 1 361 8 24 临安 30°23′ 118°51′ 16.4 1 628 4 12 诸暨 29°43′ 120°32′ 16.3 1 373 6 18 安吉 30°38′ 119°40′ 15.8 1 420 4 12 宁海 29°29′ 121°25′ 16.4 1 480 6 18 泰顺 27°30′ 119°42′ 17.9 1 670 4 12 黄岩 28°38′ 121°17′ 17.0 1 676 4 12 武义 28°54′ 119°48′ 17.9 1 546 6 18 常山 28°51′ 118°30′ 16.3 1 700 6 18 庆元 27°27′ 119°30′ 17.4 1 760 4 12 1.3 林分结构指数的计算
根据是否与毛竹空间位置有关，毛竹林分结构包括空间结构和非空间结构。本研究选择立竹度(样地株数)、林分平均胸径、郁闭度、年龄均匀度、秆形结构因子作为林分非空间结构指标，以聚集指数、竞争指数和年龄隔离度作为空间结构的基础指标。统计特征见表2。
表 2 毛竹林生物量、结构因子和立地因子描述性统计特征Table 2 Descriptive statistical characteristics of structure factors of bamboo forests统计
指标年龄
均匀度林分平均
胸径/cm立竹度/
(株·hm−2)郁闭度 竞争
指数年龄
隔离度聚集
指数平均高/m 平均
胸高竹
节长/cm平均
基部
壁厚/mm平均
胸高
壁厚/mm平均
1/2高
壁厚/mm平均
1/2高
节号均值 0.86 10.51 4 000.00 0.80 5.47 0.59 0.94 14.60 22.70 16.74 12.07 6.57 28.00 标准差 0.10 1.28 1 367.97 0.09 1.38 0.11 0.12 1.68 3.38 1.99 12.37 0.67 2.70 极小值 0.66 7.08 1 600.00 0.60 2.88 0.30 0.73 10.80 16.40 12.49 8.52 5.25 24.00 极大值 1.00 12.94 8 100.00 0.95 8.81 0.84 1.24 18.40 32.00 21.97 99.22 8.33 39.00 变异系数 0.12 0.12 0.34 0.11 0.25 0.18 0.13 0.11 0.15 0.12 1.02 0.10 0.09 统计
指标平均
竹节数平均1/2
高竹节
长/cm平均最
长竹节
长/cm海拔
高度/m坡度/
(°)土层厚
度/cmpH 土壤
有机质/
(g·kg−1)碱解氮/
(mg·kg−1)有效磷/
(mg·kg−1)速效钾/
(mg·kg−1)毛竹林
生物量/
(t·hm−2)均值 60.00 34.70 35.40 35.40 33.60 37.00 5.54 30.90 242.24 21.40 94.65 64.06 标准差 4.44 3.66 4.20 267.97 6.20 14.45 0.36 17.80 109.05 17.81 56.14 23.47 极小值 51.00 25.90 19.00 71.40 20.00 19.50 4.53 14.00 70.00 3.35 34.00 23.26 极大值 72.00 42.10 43.10 1 243.00 46.00 88.00 6.25 88.90 530.88 76.70 327.00 124.60 变异系数 0.07 0.11 0.12 0.81 0.18 0.39 0.07 0.58 0.45 0.83 0.59 0.37 1.3.1 毛竹林分平均胸径
毛竹林分平均胸径计算公式为：
$$ {D_{\rm{g}}} = \sqrt {\frac{1}{N}\sum\limits_{i = 1}^N {d_i^2} } \text{。} $$ (1) 式(1)中：N为样地中毛竹总株数；di为第i株毛竹的胸径(cm)；Dg为毛竹林分平均胸径(cm)。
1.3.2 年龄均匀度
毛竹是异龄纯林，考虑到平均年龄无法准确描述毛竹林年龄特征，因此，采用不同龄级毛竹株数的分布均匀程度来代表毛竹林的年龄结构[24]。毛竹林各龄级株数分布均匀程度可用Shannon均匀度指数描述[24]。计算公式为：
$$ {A} = \frac{{ - \sum\limits_{i = 1}^s {{P_i}\ln {P_i}} }}{{\ln S}}\text{。} $$ (2) 式(2)中：S为龄级数；Pi是第i龄级的株数比例；A是年龄均匀度。
1.3.3 聚集指数
聚集指数是检验种群空间分布格局的常用指数。计算公式如下所示：
$$ R = \dfrac{{\dfrac{1}{N}\sum\limits_{i = 1}^N {{r_i}} }}{{\dfrac{1}{2}\sqrt {\dfrac{F}{N}} }}\text{。} $$ (3) 式(3)中：ri表示第i株毛竹到其最近邻毛竹的距离；F表示样地面积；N表示样地内毛竹总株数；R是林分聚集指数。
1.3.4 竞争指数
采用基于Voronoi图的Hegyi竞争指数[25]。计算公式如下所示：
$$ {I_{{\rm{C}}i}} = \sum\limits_{j = 1}^{{n_i}} {\frac{{{d_j}}}{{{d_i}{L_{ij}}}}}\text{。} $$ (4) 式(4)中：di是第i株对象竹的胸径；dj是第j株相邻竹的胸径；Lij是第i株对象竹到第j株相邻竹的距离；ni是基于Voronoi图的所有相邻竹株数；ICi是第i株对象竹的竞争指数。
取样地内全部竹子竞争指数的平均值作为林分竞争指数。计算公式为：
$$ {I_{\rm{C}}} = \frac{1}{N}\sum\limits_{i = 1}^N {{I_{{\rm{C}}i}}}\text{。} $$ (5) 式(5)中：IC表示林分竞争指数；N表示样地内毛竹总株数；ICi表示第i空间结构单元中对象竹的竞争指数。
1.3.5 年龄隔离度
本研究采用全混交度描述毛竹林的空间隔离度[26]。全混交度的计算公式为:
$$ {M_{{c_i}}} = \frac{1}{2}\left( {{D_i} + \frac{{{c_i}}}{{{n_i}}}} \right){M_i}\text{。} $$ (6) 式(6)中：Mci表示第i空间结构单元中对象竹的全混交度；Di表示空间结构单位的Simpson指数，
$D_{i}=1-\displaystyle\sum\limits_{j=1}^{s_{i}} p_{j}^{2} $ ，Di的取值范围为[0, 1]；ci表示对象竹的最近邻竹中成对相邻竹不是同一竹龄的个数；ni表示最近邻竹的株数；$\dfrac{{{c_i}}}{{{n_i}}}$ 表示最近邻竹的年龄隔离度；Mi表示简单混交度，${M_i} = \dfrac{\,1\,}{\,n\,}\displaystyle\sum\limits_{j = 1}^{{n_i}} {{v_{i,j}}} $ ，如果第i对象竹和第j最近邻竹年龄相同，${{v_{i,j}}}=$ 0，否则等于1。取样地内全部竹子年龄隔离度平均值作为林分年龄隔离度。计算公式为：
$$ M = \frac{1}{N}\sum\limits_{i = 1}^N {M_{{\rm{C}}i}}\text{。} $$ (7) 式(7)中：M表示林分年龄隔离度；N表示样地内毛竹总株数；MCi表示第i空间结构单元中对象竹的年龄隔离度。
1.3.6 秆形结构因子
竹秆是毛竹的主体，秆形结构是毛竹研究的重要内容之一。本研究选择8个具有代表性秆形结构指标作为毛竹林分结构指标。9个指标分别为平均高、平均竹节数、平均胸高节长、平均1/2高节长、平均1/2高节号、平均最长竹节长、平均基部壁厚、平均胸高壁厚和平均1/2高壁厚。
1.4 毛竹林生物量
单株毛竹生物量采用以下公式计算[27]：
$$ W = 747.787{D^{2.771}}{\left( {\frac{{0.148\;4A}}{{0.028 + A}}} \right)^{5.555}} + 3.772\text{。} $$ (8) 式(8)中：W为单株毛竹生物量(kg·株−1)；A为单株毛竹年龄(度)；D为毛竹胸径(cm)。毛竹林生物量指标是在计算单株毛竹生物量的基础上，累加样地中所有毛竹的生物量求得。
1.5 立地因子数量化
以坡度、坡向、坡位、土层厚度、海拔高度、土壤有机质、碱解氮、有效磷、速效钾和土壤pH作为样地立地指标。坡向与坡位为描述性指标，对其进行数量化。坡位分为3个等级：上坡为1，中坡为2，下坡为3[28]。坡向分为3个等级：阳坡为1，阴坡为2，半阴半阳坡为3[29]。立地因子描述性统计见表2。
1.6 统计分析方法
采用随机森林和结构方程模型相结合的方法，分析毛竹林生物量与立地因子和结构因子之间的关系。首先，采用随机森林，从立地因子和结构因子中筛选出影响毛竹林生物量的主导因子，然后，利用结构方程模型分析主导因子对毛竹林生物量的直接、间接和总影响。
1.6.1 随机森林
随机森林通过自助法重采样(bootstrap)从n个原始样本集中有放回地重复随机抽取n个样本生成袋内数据，未被采样的数据作为袋外数据(out-of-bag data)。袋外数据作为测试集用于计算袋外误差(out-of-bag error)。袋内数据作为决策树的根节点，在决策树的每个节点处随机选择m个特征(mtry)，并在m个特征中选择1个最具有分类能力的特征进行分裂，决策树最大限度地生长，不做任何修剪，所有决策树组合成随机森林。随机森林可以用于分类和回归，当用于回归时，将所有决策树预测值的平均值作为最终值。本研究通过置换检验，根据袋外观测值和模型预测值之间均方误差的增加量(IncMSE)来评估特征变量的重要性[13,30]。根据特征变量的重要性及影响显著性判断影响毛竹林生物量的主导因子。随机森林分析均通过R 3.5.3进行，随机森林的建立基于randomForest包完成，变量的显著性和重要性基于rfPermute包完成。
1.6.2 结构方程模型
结构方程模型可以量化变量之间的直接和间接影响，检验整体模型是否具有统计学意义，并提供对数据的准确描述。结构方程模型分析过程主要包括以下3个步骤。①模型设定：基于已有知识和理论分析，预设因子之间的关系，构造初始模型。②模型估计：在估计拟合指标时采用卡方检定，估计参数时采用极大似然估计法。为更好满足结构方程模型的正态性和线性假设，结构方程模型分析所用数据均进行自然对数转换[23]。③模型评价与修正：根据卡方统计量相对应的P值、拟合优度指数(goodness of fit，IGFI)、相对拟合指数(comparative fit index，ICFI)和标准化残差均方根(standardized root mean square residual，RSRMR)来评价模型，具体的准则为P≥0.05，IGFI＞0.95，ICFI＞0.95，RSRMR＜0.08[31-32]。若模型拟合效果不佳，根据路径修正系数和理论分析对模型进行修正。结构方程模型的建立及运算均通过软件AMOS 21.0完成。
2. 结果与分析
2.1 基于随机森林筛选影响毛竹林生物量的主导因子
采用随机森林，从立地因子和结构因子中分别筛选出影响毛竹林生物量的主导因子。各特征变量的重要性及影响显著性如图1和图2所示。由图1可见：结构因子中立竹度、竞争指数和林分平均胸径对毛竹林生物量的影响达极显著水平(P＜0.01)，3个特征变量的均方误差增加量分别为16.89%、14.25%和10.68%。由图2可见：立地因子中海拔高度和土层厚度对毛竹林生物量的影响达显著(P＜0.05)或极显著水平(P＜0.01)，2个特征变量的均方误差增加量分别为3.52%和9.33%。这表明立竹度、林分平均胸径、竞争指数、土层厚度和海拔高度是立地因子和结构因子中影响毛竹林生物量的主导因子。随机森林分析结果表明：毛竹秆形结构因子对毛竹林生物量影响较小，可能的原因是受物种遗传特性影响，毛竹林整体秆形结构因子差异较小[33-34]，因此对毛竹林生物量影响较小。
2.2 基于结构方程模型分析主导因子对毛竹林生物量的影响
立地因子对林分结构有一定的影响[1, 35]，林分结构之间也存在一定的关系[36-37]。在此基础上，预设5个主导因子之间的影响路径，建立主导因子与生物量关系的结构方程模型，初始模型如图3A所示，模型运行结果见图3B。根据模型评价及检验指标(
${\chi ^2}$ =4.888，P=0.180，RSRMR=0.083 8，ICFI=0.994 0，IGFI=0.969 0)。可见，初始模型中所预设的路径能够被接受，也能较好体现所采集的数据。由图3B可知：立竹度、林分平均胸径和海拔高度对毛竹林生物量有显著的直接影响，它们之间的标准化通径系数分别为0.914(P＜0.001)、0.739(P＜0.001)和−0.069(P＜0.001)。土层厚度和竞争指数对毛竹林生物量没有显著的直接影响，但通过显著影响其他因子间接影响毛竹林生物量。土层厚度通过显著影响立竹度和林分平均胸径间接影响毛竹林生物量。竞争指数通过显著影响林分平均胸径间接影响毛竹林生物量。竞争指数和立竹度之间的路径系数为0.871(P＜0.001)，说明通过挖笋、伐竹等手段是调节林分竞争水平的有效方式之一。
图 3 毛竹林生物量和主导因子的初始模型及运行结果Figure 3 Intial model and result between stand biomass and predominant factors由表3可见：林分平均胸径对毛竹林生物量的总影响最大，达0.739；立竹度对毛竹林生物量的直接影响最大，达0.914；土层厚度对毛竹林生物量的间接影响最大，达0.492；海拔高度、土层厚度和竞争指数对毛竹林生物量的间接影响大于直接影响；海拔高度对毛竹林生物量的总影响为负，即随着海拔的增大，毛竹林生物量逐渐减小，这一结论与范叶青等[28]研究结果一致；土层厚度对毛竹林生物量的总影响为正，即随着土层厚度的增大，毛竹林生物量逐渐增大，这与许多研究结论一致[1, 35]。土层厚度越大，土壤含水量越高[38]，有机质含量越高[39]，毛竹生长发育所需的养分供给越充分，故毛竹林生物量越大；立竹度和林分平均胸径对毛竹林生物量的总影响为正。说明立竹度和林分平均胸径越大，毛竹林生物量越大，这一结论与刘恩斌等[8]和范叶青等[4]研究结论一致；立竹度通过竞争指数、林分平均胸径对毛竹林生物量产生负间接影响，间接影响为−0.262。说明随着立竹度的增加，林木内争夺阳光、养分等变得激烈，林分平均胸径呈下降趋势，这一结论与林建忠等[37]研究结论一致。立地因子对毛竹林生物量的总影响弱于结构因子(表3)，可能是浙江省优越的水热条件削弱了毛竹林生物量在立地因子间的差异[40]。
表 3 主导因子对毛竹林生物量的标准化直接、间接和总影响Table 3 Standardized direct, indirect and total effect of predominant factors on stand biomass潜变量 显变量 直接影响 间接影响 总影响 毛竹林生物量 土层厚度 −0.014 0.492 0.478 海拔 −0.069 −0.215 −0.284 立竹度 0.914 −0.262 0.652 林分平均胸径 0.739 0 0.739 竞争指数 −0.012 0.325 0.312 3. 讨论
立地条件是影响林木生长的重要因素。为揭示立地条件与毛竹林生物量的关系，以往的研究采用方差分析[4-5]、偏相关分析[4]等方法分析立地因子与毛竹林生物量的直接关系，忽视了立地因子对毛竹林生物量的间接影响。本研究通过结构方程模型解析立地因子对毛竹林生物量的影响路径，表明立地因子主要通过影响毛竹林生物量的构件因子(立竹度、林分平均胸径)间接影响毛竹林生物量。
林分结构因子及其相互关系是竹林生产经营过程结构调整的重要依据。刘恩斌等[8]采用相关分析对立竹度和毛竹林生物量的关系进行了研究，认为立竹度和毛竹林生物量密切相关。本研究中，立竹度与毛竹林生物量之间的路径系数达0.914，表明立竹度对毛竹林生物量的直接影响最大，此结论与刘恩斌等[8]研究结论一致，但与刘恩斌等[8]研究方法不同。本研究考虑了林分结构之间的相互影响，并应用结构方程模型量化了立竹度对毛竹林生物量的间接影响，立竹度通过林分平均胸径和竞争指数对毛竹林生物量产生负的间接影响(图3B)，因而总影响(0.652)弱于直接影响(0.914)。说明仅研究立竹度与毛竹林生物量的直接关系，在一定程度上会高估立竹度对毛竹林生物量的正向影响。竞争指数对毛竹林生物量没有显著的直接影响，但通过林分平均胸径对毛竹林生物量产生有正向的间接影响，即毛竹林生物量随着竞争强度增大而增大。可能的原因是，缺乏人工管理的近自然毛竹林其竞争水平普遍较低，而过低的竞争压力毛竹林无法达到高产。维持在适当强度竞争状态，毛竹林生物量才有可能高产[9]。
毛竹林具有大小年周期的动态变化特征。随着时间的推移，影响毛竹林生物量的主导因子可能发生变化。在进一步研究中，有必要设置固定标准地进行长期监测，建立多个结构方程模型，准确解析主导因子动态变化及其对毛竹林生物量的影响。
4. 结论
本研究以少受人为干扰的毛竹林为研究对象，通过随机森林筛选立地因子和结构因子中影响毛竹林生物量的主导因子。在此基础上，通过构建毛竹林生物量和主导因子的结构方程模型，进一步解析了主导因子对毛竹林生物量的直接、间接和总影响，得出以下主要结论：①毛竹林生物量的形成是一个复杂的过程，受立地、非空间结构和空间结构多因素共同影响，各因素之间并非相互独立，而是存在一定内在联系，共同影响毛竹林的生物量。②采用随机森林，揭示了立地因子和结构因子中影响毛竹林生物量的主导因子，包括：立竹度、林分平均胸径、竞争指数、土层厚度和海拔高度。③结构方程模型表明，立地因子是通过影响林分结构因子对毛竹林生物量产生间接影响，林分结构因子之间的互相影响也对毛竹林生物量有间接影响。④非空间结构因子立竹度和林分平均胸径作为毛竹林生物量的主要构件因子与毛竹林生物量的关系最为密切，立地因子海拔高度、土层厚度和空间结构因子竞争指数主要通过影响毛竹林生物量的构件因子而间接影响毛竹林生物量。⑤在毛竹林经营中，应当在考虑立地因子对毛竹林生物量影响的前提下，调整并保持合理立竹度，调节林分竞争水平，以提高毛竹林生物量。
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图 1 jar1-3-5和jar1-6-2突变序列信息
Figure 1 Sequence information of jar1-3-5 and jar1-6-2 mutants
图 2 AtJAR1基因突变体与野生型的表型差异
Figure 2 Phenotypic differences between AtJAR1 gene mutants and wild type
图 3 不同盐浓度下拟南芥种子的发芽率
Figure 3 Germination rate of A. thaliana seeds under different salt concentrations
图 4 盐胁迫对jar1突变体主根长的影响
Figure 4 Effect of salt stress on the main root length of jar1 mutant
图 5 不同ABA浓度下拟南芥种子的萌发率
Figure 5 Germination rate of A. thaliana seeds under different ABA concentrations
图 7 野生型和AtJAR1基因突变体根K+和Na+变化
Figure 7 Determination of element contents in wild-type and mutants of AtJAR1 gene
图 8 盐胁迫下野生型和突变体中AtHAK5基因的相对表达量
Figure 8 Relative expression of AtHAK5 gene in wild-type and mutants under salt stress
表 1 1/5 Hoagland水培培养液配方
Table 1. 1/5 Hoagland formula for hydroponic culture solution
组成 母液浓度/
(mol·L−1)母液添加体
积/(mL·L−1)水培液中浓
度/(mmol·L−1)组成 母液浓度/
(mol·L−1)母液添加体
积/(mL·L−1)水培液中浓
度/(mmol·L−1)KNO3 1.0 1.25 1.25 KH2PO4 0.5 1.00 0.50 Ca(NO3)·4H2O 1.0 1.00 1.00 Fe盐① 1.00 MgSO4·7H2O 0.4 1.00 0.40 微量元素② 0.10 说明：①1 000倍铁盐母液的配置：称取5.56 g七水合硫酸亚铁(FeSO4·7H2O)放入100 mL烧杯中，边加水边搅拌；将7.50 g 二水合乙 二胺四乙酸二钠(EDTA·2Na·2H2O)放入1 L烧杯中加水煮沸，缓慢加入FeSO4溶液，于微波炉中煮沸2 min；避光放入60 ℃烘 箱烘2 h以上；室温静置，冷却后定容至1 L，即为浓度为20 mmol·L−1的母液。使用时稀释1000倍。②10 000倍微量元素母液的 配置：称取H3BO3 6.18 g；MnCl2·4H2O 0.99 g；CuSO4·5H2O 1.25 g；ZnSO4·7H2O 1.44 g；H2MoO4 0.08 g；NaCl 0.20 g溶解 于水中，冷却后定容至1 L。使用时稀释10 000倍 
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表 2 相关引物序列
Table 2. Sequence of related primers
基因 上游引物(5′→3′) 下游引物(5′→3′) AtActin2 GTCGTACAACCGGTATTGTGCT TGTCTCTTACAATTTCCCGCTCT AtVSP1 TGGATCTTTGACCTAGACGACA GAGTTCCAAGAGGTTTTCGTA AtVSP2 TGACCTAGATGATACCCTCCTCTC CAATCCCGAGCTCTATGATGTT AtHAK5 TCTGCATCACTGGGACGGAG CAGTATAACGGATCAGGGATTGA
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[1] 王佺珍, 刘倩, 高娅妮, 等. 植物对盐碱胁迫的响应机制研究进展[J]. 生态学报, 2017, 37(16): 5565 − 5577. WANG Quanzhen, LIU Qian, GAO Yani, et al. Review on the mechanisms of the response to salinity-alkalinity stress in plants [J]. Acta Ecol Sin, 2017, 37(16): 5565 − 5577. [2] 王雷, 郭岩, 杨淑华. 非生物胁迫与环境适应性育种的现状及对策[J/OL]. 中国科学: 生命科学, 2021, 51(10)[2021-10-10]. doi:10.1360/SSV-2021-0162. WANG Lei, GUO Yan, YANG Shuhua. Designed breeding for adaptation of crops to environmental abiotic stresses[J/OL]. Sci Sin Vitae, 2021, 51(10)[2021-10-10]. doi:10.1360/SSV-2021-0162. [3] 温赛群, 丁红, 徐扬, 等. 不同耐盐性花生品种对NaCl胁迫的光合和抗逆生理响应特征[J]. 西北植物学报, 2021, 41(9): 1535 − 1544. WEN Saiqun, DING Hong, XU Yang, et al. Physiological response characteristics of peanut varietieswith different salt resistance under NaCl stress [J]. Acta Bot Boreali-Occident Sin, 2021, 41(9): 1535 − 1544. [4] JAMES R A, BLAKE C, BYRT C S, et al. Major genes for Na+ exclusion, Nax1 and Nax2 (wheat HKT1;4 and HKT1;5), decrease Na+ accumulation in bread wheat leaves under saline and waterlogged conditions [J]. J Exp Bot, 2011, 62(8): 2939 − 2947. [5] MAATHUIS F J M, ANNA A. K+ nutrition and Na+ toxicity: the basis of cellular K+/Na+ ratios [J]. Ann Bot, 1999, 84(2): 123 − 133. [6] 付丽, 刘加珍, 陶宝先, 等. 盐生植物对盐渍土壤环境的适应机制研究综述[J]. 江苏农业科学, 2021, 49(15): 32 − 39. FU Li, LIU Jiazhen, TAO Baoxian, et al. Adaptive mechanism of halophytes to saline soil environment: a review [J]. Jiangsu Agric Sci, 2021, 49(15): 32 − 39. [7] 孙聪聪, 赵海燕, 郑彩霞. NaCl胁迫对银杏幼树渗透调节物质及脯氨酸代谢的影响[J]. 植物生理学报, 2017, 53(3): 470 − 476. SUN Congcong, ZHAO Haiyan, ZHENG Caixia. Effects of NaCl stress on osmolyte and proline metabolism in Ginkgo biloba seedling [J]. Plant Physiol J, 2017, 53(3): 470 − 476. [8] 刘政, 胡孙田, 沈晓飞, 等. 外源褪黑素处理对月季幼苗盐胁迫的缓解效应[J]. 浙江农林大学学报, 2020, 37(5): 957 − 962. LIU Zheng, HU Suntian, SHEN Xiaofei, et al. Alleviation of exogenous melatonin on rose seedlings under salt stress [J]. J Zhejiang A&F Univ, 2020, 37(5): 957 − 962. [9] 王锴, 张立新, 高梅, 等. 盐胁迫对2种苹果属植物愈伤组织及组培苗生长和有机渗透调节物质累积的影响[J]. 西北农业学报, 2013, 22(2): 112 − 118. WANG Kai, ZHANG Lixin, GAO Mei, et al. Effects of salinity stress on growth and organic osmolytes accumulation of callus and tissue culture seedings of two Malus [J]. Acta Agric Boreali-Occident Sin, 2013, 22(2): 112 − 118. [10] 杜中军, 翟衡, 罗新书, 等. 苹果砧木耐盐性鉴定及其指标判定[J]. 果树学报, 2002, 19(1): 4 − 7. DU Zhongjun, ZHAI Heng, LUO Xinshu, et al. Salt-tolerance identification on apple rootstocks [J]. J Fruit Sci, 2002, 19(1): 4 − 7. [11] 尚娜, 李景富, 吴明臣. 盐胁迫下番茄幼苗对赤霉素处理的响应[J]. 基因组学与应用生物学, 2017, 36(7): 2965 − 2972. SHANG Na, LI Jingfu, WU Mingchen. Response of tomato seedlings to gibberellin treatment under salt stress [J]. Genomics Appl Biol, 2017, 36(7): 2965 − 2972. [12] SHEN Yue, SHEN Like, SHEN Zhenxing, et al. The potassium transporter OsHAK21 functions in the maintenance of ion homeostasis and tolerance to salt stress in rice [J]. Plant Cell Environ, 2015, 38(12): 2766 − 2779. [13] YANG Chunwu, GUO Weiqing, SHI Decheng. Physiological roles of organic acids in alkali-tolerance of the alkali-tolerant halophyte Chloris virgata [J]. Agron J, 2010, 102(4): 1081 − 1089. [14] 刘云芬, 彭华, 王薇薇, 等. 植物耐盐性生理与分子机制研究进展[J]. 江苏农业科学, 2019, 47(12): 30 − 36. LIU Yunfen, PENG Hua, WANG Weiwei, et al. Research progress on physiological and molecular mechanisms of salt tolerance for plants [J]. Jiangsu Agric Sci, 2019, 47(12): 30 − 36. [15] 江超. 紫花苜蓿耐盐生理特性及转录组分析[D]. 泰安: 山东农业大学, 2014. JIANG Chao. Analysis of the Alfalfa (Medicago sativa L. ) Transcriptome and Physiological Property in Response to Salinity Stress[D]. Tai’an: Shandong Agricultural University, 2014. [16] 顾帆, 季梦成, 顾翠花, 等. 高温干旱胁迫对黄薇抗氧化防御系统的影响[J]. 浙江农林大学学报, 2019, 36(5): 894 − 901. GU Fan, JI Mengcheng, GU Cuihua, et al. Heat and drought stress with an antioxidant defense system in Heimia myrtifolia [J]. Journal of Zhejiang A&F University, 2019, 36(5): 894 − 901. [17] 王树凤, 陈益泰, 潘红伟, 等. 土壤盐胁迫下桤木8个无性系生理特性的变化[J]. 浙江林学院学报, 2006, 23(1): 19 − 23. WANG Shufeng, CHEN Yitai, PAN Hongwei, et al. Changes of physiological characteristics of eight Alnus cremastogyne clones under salt stress [J]. J Zhejiang For Coll, 2006, 23(1): 19 − 23. [18] ISMAIL A, TAKEDA S, NICK P. Life and death under salt stress: same players, different timing? [J]. J Exp Bot, 2014, 65(12): 2963 − 2979. [19] SHEN Xiaoyan, WANG Zenglan, SONG Xiaofeng, et al. Transcriptomic profiling revealed an important role of cell wall remodeling and ethylene signaling pathway during salt acclimation in Arabidopsis [J]. Plant Mol Biol, 2014, 86(3): 303 − 317. [20] CAO Wanhao, LIU Jun, HE Xianjian, et al. Modulation of ethylene responses affects plant salt-stress responses [J]. Plant Physiol, 2007, 143(2): 707 − 719. [21] KNIGHT H, TREWAVAS A J, KNIGHT M R. Calcium signalling in Arabidopsis thaliana responding to drought and salinity [J]. Plant J, 1997, 12(5): 1067 − 1078. [22] ZHU Jiankang. Regulation of ion homeostasis under salt stress [J]. Curr Opin Plant Biol, 2003, 6(5): 441 − 445. [23] 陈莎莎, 兰海燕. 植物对盐胁迫响应的信号转导途径[J]. 植物生理学报, 2011, 47(2): 119 − 128. CHEN Shasha, LAN Haiyan. Signal transduction pathways in response to salt stress in plants [J]. Plant Physiol J, 2011, 47(2): 119 − 128. [24] LEUNG J, GIRAUDAT J. Abscisic acid signal transuction [J]. Annu Rev Plant Physiol Plant Mol Biol, 1998, 49: 199 − 222. [25] PELEG Z, BLUMWALD E. Hormone balance and abiotic stress tolerance in crop plants [J]. Curr Opin Plant Biol, 2011, 14(3): 290 − 295. [26] KANG D J, SEO Y J, LEE J D, et al. Jasmonic acid differentially affects growth, ion uptake and abscisic acid concentration in salt-tolerant and salt-sensitive rice cultivars [J]. J Agron Crop Sci, 2005, 191: 273 − 282. [27] YOON J Y, HAMAYUN M, LEE S K, et al. Methyl jasmonate alleviated salinity stress in soybean [J]. J Crop Sci Biotechnol, 2009, 12: 63 − 68. [28] WU Hua, YE Haiyan, YAO Ruifeng, et al. OsJAZ9 acts as a transcriptional regulator in jasmonate signaling and modulates salt stress tolerance in rice [J]. Plant Sci, 2015, 232: 1 − 12. [29] HAZMAN M, HAUSE B, EICHE E, et al. Increased tolerance to salt stress in OPDA-deficient rice ALLENE OXIDE CYCLASE mutants is linked to an increased ROS-scavenging activity [J]. J Exp Bot, 2015, 66(11): 3339 − 3352. [30] ABOUELSAAD I, RENAULT S. Enhanced oxidative stress in the jasmonic acid-deficient tomato mutant def-1 exposed to NaCl stress [J]. J Plant Physiol, 2018, 226: 136 − 144. [31] WANG Zhiping, XING Huili, DONG Li, et al. Egg cell-specific promoter-controlled CRISPR/Cas9 efficiently generates homozygous mutants for multiple target genes in Arabidopsis in a single generation[J/OL]. Genome Biol, 2016, 16(1): 144[2021-10-10]. doi: 10.1186/s13059-015-p0715-0. [32] 朱丽颖, 郑月萍, 徐雪珍, 等. 1种准确、简便测定CRISPR/Cas9基因编辑效率的方法[J]. 江苏农业学报, 2020, 36(2): 299 − 305. ZHU Liying, ZHENG Yueping, XU Xuezhen, et al. A convenient and accurate method for determining the efficiency of CRISPR/Cas9-based gene editing [J]. Jiangsu J Agric Sci, 2020, 36(2): 299 − 305. [33] 郭勇, 王玉成, 王智博. 1种基于农杆菌介导的拟南芥瞬时转化技术优化[J]. 东北林业大学学报, 2016, 44(6): 41 − 44, 83. GUO Yong, WANG Yucheng, WANG Zhibo. Optimizing transient genetic transformation method on Arabidopsis plants mediated by Agrobacterium tumefaciens [J]. J Northeast For Univ, 2016, 44(6): 41 − 44, 83. [34] 胡欢, 李媛, 丁筠, 等. 农杆菌介导遗传转化获得转CP4基因籼稻的研究[J]. 浙江农林大学学报, 2021, 38(2): 420 − 425. HU Huan, LI Yuan, DING Yun, et al. Agrobacterium-mediated transformation of CP4 gene into indica rice [J]. J Zhejiang A&F Univ, 2021, 38(2): 420 − 425. [35] STASWICK P E, SU Wenpei, HOWELL S H. Methyl jasmonate inhibition of root growth and induction of a leaf protein are decreased in an Arabidopsis thaliana mutant [J]. Proc Natl Acad Sci, 1992, 89(15): 6837 − 6840. [36] XU Changcheng, YU Bin, CORNISH A J, et al. Phosphatidylglycerol biosynthesis in chloroplasts of Arabidopsis mutants deficient in acyl-ACP glycerol-3-phosphate acyltransferase [J]. Plant J, 2006, 47(2): 296 − 309. [37] DASZKOWSKA-GOLEC A. Arabidopsis seed germination under abiotic stress as a concert of action of phytohormone [J]. Omics J Integrative Biol, 2011, 15(11): 763 − 774. [38] DELGADO C, MORA-POBLETE F, AHMAR S, et al. Jasmonates and plant salt stress: molecular players, physiological effects, and improving tolerance by using genome-associated tools[J/OL]. Int J Mol Sci, 2021, 22(6): 3082[2021-10-10]. doi: 10.3390/ijms22063082. [39] 李明, 冷冰莹, 张晗菡, 等. 盐胁迫下调控玉米胞内Na+/K+比稳定的主要机制与措施[J]. 山东农业科学, 2021, 53(6): 133 − 138. LI Ming, LENG Bingying, ZHANG Hanhan, et al. Main mechanism and measures of regulating stability of intracellular Na+/K+ ratio in maize under salt stress [J]. Shandong Agric Sci, 2021, 53(6): 133 − 138. [40] ZHANG Ming, LIANG Xiaoyan, WANG Limin, et al. A HAK family Na+ transporter confers natural variation of salt tolerance in maize [J]. Nat Plants, 2019, 5(12): 1297 − 1308. [41] KRAEV A, QUEDNAU B D, LEACH S, et al. Molecular cloning of a third member of the potassium-dependent sodium-calcium exchanger gene family, NCKX3 [J]. J Biol Chem, 2001, 276(25): 23161 − 23172. [42] GIERTH M, MÄSER P. Potassium transporters in plants: involvement in K+ acquisition, redistribution and homeostasis [J]. FEBS Lett, 2007, 581(12): 2348 − 2356. [43] 柴薇薇, 王文颖, 崔彦农, 等. 植物钾转运蛋白KUP/HAK/KT家族研究进展[J]. 植物生理学报, 2019, 55(12): 1747 − 1761. CHAI Weiwei, WANG Wenying, CUI Yannong, et al. Research progress of function on KUP/HAK/KT family in plants [J]. Plant Physiol J, 2019, 55(12): 1747 − 1761. [44] 卫昭君, 牛冰洁, 王永新, 等. 茉莉酸甲酯对盐胁迫下偏关苜蓿种子萌发和幼苗生长的影响[J]. 草地学报, 2020, 28(4): 998 − 1005. WEI Zhaojun, NIU Bingjie, WANG Yongxin, et al. Effect of methyl jasmonate on seed germination and seeding growth of Medicago sativa‘Pianguan’ under salt stress [J]. Acta Agrestia Sin, 2020, 28(4): 998 − 1005. [45] STASWICK P E, TIRYAKI I, ROWE M L. Jasmonate response locus JAR1 and several related Arabidopsis genes encode enzymes of the firefly luciferase superfamily that show activity on jasmonic, salicylic, and indole-3-acetic acids in an assay for adenylation [J]. Plant Cell, 2002, 14(6): 1405 − 1415. [46] 毛佳昊, 熊晓辉, 卢一辰. 茉莉酸调控植物应对逆境胁迫作用的研究进展[J]. 生物加工过程, 2021, 19(4): 413 − 419, 462. MAO Jiahao, XIONG Xiaohui, LU Yichen. Advances in the regulation of plant stress response by jasmonic acid [J]. Chin J Bioprocess Eng, 2021, 19(4): 413 − 419, 462. [47] HOWE G A, MAJOR I T, KOO A J. Modularity in jasmonatesignaling for multistressresilience [J]. Annu Rev Plant Biol, 2018, 69: 387 − 415. [48] ABE H, URAO T, ITO T, et al. Arabidopsis AtMYC2 (bHLH) and AtMYB2 (MYB) function as transcriptional activators in abscisic acid signaling [J]. Plant Cell, 2003, 15(1): 63 − 78. [49] LORENZO O, CHICO J M, SNCHEZ-SERRANO J J, et al. JASMONATE-INSENSITIVE1 encodes a MYC transcription factor essential to discriminate between different jasmonate-regulated defense responses in Arabidopsis [J]. Plant Cell, 2004, 16(7): 1938 − 1950. [50] IWASAKI T, YAMAGUCHI-SHINOZAKI K, SHINOZAKI K. Identification of a cis-regulatory region of a gene in Arabidopsis thaliana whose induction by dehydration is mediated by abscisic acid and requires protein synthesis [J]. Mol Gen Genet, 1995, 247(4): 391 − 398. [51] 张彦桃, 王欣, 祁智. 拟南芥高亲和性钾转运体AtHAK5参与植物根对盐胁迫及ABA的反应[J]. 华北农学报, 2014, 29(6): 214 − 219. ZHANG Yangtao, WANG Xin, QI Zhi. Arabidopsis thalianahigh-affinity potassium transporter AtHAK5 participated in the response to salt stress and ABA in the plant root [J]. Acta Agric Boreali-Sin, 2014, 29(6): 214 − 219. [52] QI Zhi, HAMPTON C R, SHIN R, et al. The high affinity K+ transporter AtHAK5 plays a physiological role in planta at very low K+ concentrations and provides a caesium uptake pathway in Arabidopsis [J]. J Exp Bot, 2008, 59(3): 595 − 607. 期刊类型引用(4)
1. 宋贤芬，赵各进，严夏帆，陆雪婷，刘健，余坤勇. 土壤养分、林分结构和地形因子对毛竹更新的影响. 东北林业大学学报. 2023(03): 7-12 . 
百度学术2. 龙俊松，汤孟平. 天目山常绿阔叶林空间结构与地形因子的关系. 浙江农林大学学报. 2021(01): 47-57 . 本站查看3. 杨帆，汤孟平. 浙江省毛竹秆形结构特征. 浙江农林大学学报. 2021(06): 1289-1296 . 本站查看4. 林康民，张铃铃，朱强根，赵超，周必铙，姚伟. 不同经营强度和竹龄下毛竹胸径与枝下高异速生长分析. 林业科技. 2021(06): 22-24 . 百度学术其他类型引用(6)
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https://zlxb.zafu.edu.cn/article/doi/10.11833/j.issn.2095-0756.20210742
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