-
全球变暖导致植物在生长发育和环境适应性等方面面临更加多样化的挑战[1]。高温不仅影响植物表型变化,而且会引起植物体内细胞稳态失衡,生长和发育受到抑制,严重影响观赏植物的品质和产量[2-3]。如芍药Paeonia lactiflora在遭受高温胁迫后,植株出现萎蔫、畸形、变色等热害现象,甚至全株死亡[4]。在牡丹P. suffruticosa中也出现类似的表型现象[5]。另外,经过高温处理后,牡丹和月季Rosa chinensis植株内的脯氨酸、丙二醛、可溶性糖以及相对细胞膜透性显著升高,而净光合速率、超氧化物歧化酶和可溶性蛋白质含量等显著降低[6-8]。为了深入了解高温胁迫对观赏植物品质的影响,利用现代分子生物学以及转录组学等手段[9],挖掘关键基因并解析其调控耐热的分子机制,是培育和开发耐热优良品种的重要途径。对非洲菊Gerbera jamesonii切花高温处理后,转录组分析发现大部分单基因簇(unigene)可注释到细胞过程、代谢过程和结合功能等基因本体(GO)过程中[10];全基因组及代谢途径数据库(KEGG)中代谢功能途径中的单基因簇分布最多。在柳枝稷Panicum virgatum中发现[11]:长期高温胁迫条件下大量的基因发生差异表达,其中与ATP酶调节因子、伴侣结合和蛋白质折叠相关的基因显著上调,与蛋白质修饰、转录、磷和氮代谢途径相关的基因在热胁迫后显著下调。热激蛋白(heat shock protein, HSPs)是一类高温胁迫诱导的主要功能蛋白,其分子量为10~200 kDa,包括HSP60、HSP70、HSP90、HSP100和小分子量热激蛋白[12](small heat shock protein,sHSP)等5类。HSPs充当蛋白质质量控制的分子伴侣,作为分子伴侣和折叠催化剂细胞网络的中心成分,在热应激中被诱导并参与热应激过程中的信号转导[13];sHSP存在多数植物叶肉细胞中,在外界热诱导条件下的sHSP表达呈现上升的趋势[14-16]。在女萎Clematis apiifolia[17]中,高温处理后热激蛋白热胁迫后明显上调,而且sHSPs是对热胁迫反应最强烈的伴侣基因家族。HSPs不仅响应高温变化,还对水分、盐渗透和氧化胁迫等[12, 14]有响应。牡丹是芍药科Paeoniaceae芍药属Paeonia多年生落叶灌木,中国传统名花[18]。目前,关于牡丹基因的研究多集中于生长发育、花色基因挖掘以及抗氧化活性物质生物合成等方面[19-22],相关耐热研究报道较少。牡丹对高温较为敏感,夏季高温严重制约牡丹的生长和发育,致使花期缩短,观赏品质降低,因此,挖掘牡丹耐热基因对牡丹热胁迫分子机制探究,以及牡丹育种和推广具有重要的意义。
-
实验材料牡丹‘羽红’P. suffruticosa ‘Yuhong’保存在浙江农林大学智能实验大棚。取长势一致的1年生幼苗移栽至花盆缓苗,1株·盆−1,正常管理。后转移至人工气候箱中,在温度25 ℃,光12 h/暗12 h,光强4 000 lx,湿度80%条件下预培养2周。处理组和对照组分别置于40和25 ℃人工气候箱中处理24 h,选取相同位置的叶片,使用液氮速冻并保存于−80 ℃冰箱于后期备用,设置3个生物学重复。
-
使用Trizol试剂盒(天根,北京)提取牡丹叶片总RNA,按照说明书操作。用紫外分光光度计和质量分数1.5%琼脂糖凝胶电泳检查RNA质量,质量检测合格后,经百迈客生物科技有限公司(北京)使用Illumina HiSeq2500对6个独立样品进行双端文库构建以及RNA-Seq测序。
-
将测序获得的原始序列读长(raw data)进行过滤组装,得到高质量的有效序列读长(clean reads),然后使用Trinity进行序列组装[23-24]。所得单基因簇序列用基于BLAST算法的搜索和注释,对照非冗余蛋白质(Nr)数据库(www.ncbi.nlm.nih.gov/)、全基因组及代谢途径(KEGG)数据库(www.genome.jp/kegg/kaas/)、蛋白直系同源簇(COG)数据库(www.ncbi.nlm.nih.gov/COG/)以及瑞士蛋白质序列及注解(Swissprot)数据库(www.expasy.ch/SPORT)等数据库进行注释。使用Blast2Go软件(www.blast2go.com/)进行基因本体论(GO)功能分析。
-
使用Bowtie软件将测序所得的片段与非冗余基因序列库进行对比,结合RSEM(RNA-Seq by Expectation-Maximization)预估表达量水平[24-25]。在此基础上分析高温胁迫处理前后6组样本的差异表达基因,使用RPKM[每百万序列读长(Reads)中某基因每千长度序列读长值]统计基因的表达量;单基因簇表达丰度用FPKM值表示,以差异倍数|log2A|≥2。其中,A表示差异倍数或变化倍数(flod change),且错误发现率(false discovery rate)≤0.01为标准筛选差异表达基因。
-
使用Primer Premier 5.0软件设计荧光定量PCR引物(表1),Prime Script RT reagent Kit With gDNA Eraser试剂盒(TaKaRa,北京)进行实时荧光定量PCR反应。反应体系:上下游引物(10 μmol·L−1)各0.4 μL,cDNA 1.0 μL,ddH2O 3.2 μL,SYBR Premix Ex Taq 5.0 μL。总反应程序:95 ℃预变性30 s,95 ℃变性5 s,60 ℃复性30 s,共38个循环。以
$ {2^{ - \Delta \Delta {C_{\rm{t}}}}} $ 法[26-28]计算目的基因相对表达量,其中以牡丹泛素延伸蛋白基因(Ubiquitin)为内参基因[29],设3次生物学重复。表 1 实时荧光定量基因引物信息
Table 1. Real-time fluorescence quantitative gene primer information
基因编号 基因名称 引物序列(5′→3′) 退火温度/℃ C65824.graph_c0 PsHSP70 GCAGCCGTTCAGGCAGCAA 58.3 ACACCGCCAGCAGTTTCG C114411.graph_c0 Ps4CL1 AGGCTATGCTACTCACGC 53.5 TCATCCTCGGCAATCTG C106006.graph_c0 PsCAT5 GAGTGTTGCGTTAATAGGCG 56.5 GCACTTGGACAGGGAAGGTAT C111201.graph_c0 PsCHL1 GAGTGCTGAGATTTTAAGTGGC 56.7 CAACCCTTTCTACCTGACGA C120725.graph_c0 PsAMP1 ATTGTACGGCAGAACAGGC 55.3 GTGTAGCTCAGAACCCATTAGAC C112526.graph_c0 PsSAMDC GTCCAGGCGAATGTTCTAATG 56.7 GTCGAAGGTCTTCAATGCTG C119988.graph_c0 PsRPS4 GGCTTTCATCCGATTTGTTG 55.4 ATGCCACCTGTCCTTACCTG C97637.graph_c0 PsCCD4 GTGAGGCATTTGCTTTCCG 55.3 TGCTGGGTTCATTCCTATCTG C111758.graph_c0 PsPPIL1 TCCCCTCCAACTATTCCTCC 52.2 AACTCAACCCCTTCCGATT C120729.graph_c1 Hypothetical protein CACATGAAGAGGACGACCAA 56.5 CCACATACATCAACCCAGGAC Ubiquitin Ubiquitin GACCTATACCAAGCCGAAG 55.1 CGTTCCAGCACCACAATC -
对照组(ck1、ck2和ck3)与高温(40 ℃)处理组(TE1、TE2和TE3)样本经过测序后,获得45.97 Gb的有效序列读长,且6个样品Q30碱基百分比值均大于等于96.71%(表2)。转录本序列数量(transcript number)总计151 939条,非冗余基因序列数量(unigene number)54 935条,有较高的组装完整性。经拼接后片段重叠群N50长度为1 561 nt,平均长度为1 042 nt,长度为300~500 nt的单基因簇数量占组装总量的36.1%,有19 834条。长度500~1000 nt的数量次之,占总量的28.94%。大于2 000 nt的占总量的13.33%(图1)。
表 2 样品测序数据评估统计表
Table 2. Statistical table of sample sequencing data evaluation
样品名称 读取碱基数/个 总碱基数/个 GC碱基数
比例/%≥Q30碱基
百分比/%ck1 24 156 058 7 200 895 958 44.96 96.78 ck2 24 256 024 7 236 093 266 44.76 96.89 ck3 25 256 661 7 530 655 892 44.53 96.74 TE1 30 430 627 9 077 213 032 43.68 96.79 TE2 22 967 108 6 856 944 378 43.95 96.73 TE3 27 110 006 8 071 678 010 43.68 96.71 合计 154 176 484 45 973 480 536 -
将单基因簇基因序列分别在各数据库注释,其中以非冗余蛋白质数据库(Nr)获得注释的比例最高,达到98.76%(表3)。
表 3 单基因簇的注释统计
Table 3. Unigene annotation statistics
数据库 注释 300≤长度<
1 000 nt长度≥
1 000 nt数量 百分比/% COG 6 915 28.44 1 698 5 217 GO 14 568 59.93 5 011 9 557 KEGG 8 416 34.62 2 813 5 603 KOG 13 669 56.23 4 761 8 908 Pfam 15 108 62.15 4 096 11 012 Swissprot 15 426 63.46 4 825 10 601 Eggnog 21 798 89.67 7 891 13 907 Nr 24 009 98.76 9 509 14 500 总数 24 309 100.00 9 731 14 578 根据非冗余蛋白质数据库中的物种注释对比,做出对应注释图和E值分布图,大部分序列(29.13%)E值为0~10−150 (图2A),25.78%的序列相似度大于80.00%(图2B);另外,22.43%的单基因簇基因可注释到葡萄Vitis vinifera,6.56%的单基因簇序列可以注释到欧洲栓皮栎Quercus suber(图2C)。
-
以差异倍数≥2和错误发现率≤0.01为标准,共筛选获得7 673个差异基因,其中4 220个基因上调表达,3 453个基因下调表达。利用Web基因本体论注释软件进行基因本体富集分析(表4),有6 443个差异基因富集于生物过程,主要集中于代谢过程(1 702个,占26.42%,GO:0008152)、细胞进程(1 489个,占23.11%,GO:0009987)和单一生物进程(1 148个,占17.82%,GO:0044699);有6 491个差异基因富集于细胞组分,主要集中于细胞(1 316个,占20.27%,GO:0005623)、细胞组分(1 302个,占20.06%,GO:0044464)和细胞膜(1 232个,占18.98%,GO:0016020);有3 812个差异基因富集于分子功能,主要分布在催化活性(1 719个,占39.95%,GO:0003824)、结合活性(1 523个,占35.09%,GO:0005488)和转运活性(291个,占7.63%,GO:0005215)等过程。
表 4 差异表达基因本体注释
Table 4. Difference expression gene GO annotation statistics
注释本体
类别编号 功能类型 基因注释数量 比例/% 注释本体
类别编号 功能类型 基因注释数量 比例/% 生物过程 1 代谢过程 1 702 26.42 细胞组分 26 复杂大分子复合体 242 3.73 2 细胞进程 1 489 23.11 27 细胞外区域 63 0.97 3 单一生物进程 1 148 17.82 28 细胞连接 54 0.83 4 生物调节 457 7.09 29 共质体 53 0.82 5 定位 436 6.77 30 腔上包膜 48 0.74 6 应激反应 366 5.68 31 超分子复合物 17 0.26 7 细胞组分及生物合成 213 3.31 32 细胞外区域部分 8 0.12 8 信号转导 128 1.99 33 病毒体 4 0.06 9 发育过程 123 1.91 34 病毒体部分 4 0.06 10 多细胞机体进程 122 1.89 35 拟核 2 0.03 11 繁殖 74 1.15 分子功能 36 催化活性 1 719 39.95 12 繁殖进程 74 1.15 37 结合 1 523 35.09 13 有机体进程 49 0.16 38 转运活性 291 7.63 14 生化解毒 35 0.54 39 结构分子活性 58 1.52 15 生长 15 0.23 40 核酸结合转录因子活性 46 1.21 16 免疫系统进程 9 0.14 41 分子功能调节器 46 1.21 17 细胞活动 2 0.03 42 信号传感器活动 35 0.92 18 节律进程 1 0.02 43 抗氧化活性 27 0.71 19 生物黏附 0 0 44 分子传感器活性 26 0.68 细胞组分 20 细胞 1 316 20.27 45 电子载体活动 21 0.55 21 细胞组分 1 302 20.06 46 转录因子活性 14 0.37 22 细胞膜 1 232 18.98 47 养分储藏活性 4 0.10 23 细胞膜组成 935 14.40 48 蛋白质标签 1 0.03 24 细胞器 866 13.34 49 翻译调节器活动 1 0.03 25 细胞器成分 345 5.32 50 金属伴侣蛋白活性 0 0 说明:生物过程编号为1~19;细胞组分编号为20~35;分子功能编号为36~50 将高温组(TE1、TE2、TE3)与对照组(ck1、ck2、ck3)相比,进行全基因组及代谢途径调控网络富集分析,共有949个差异基因(different expression gene set,DEGs)可注释到全基因组及代谢途径通路中(表5)。集中在碳代谢途径(carbon metabolism)和内质网蛋白质加工(protein processing in endoplasmic reticulum)的差异基因数量较多(99个和59个),其次是苯丙烷类生物合成(phenylpropanoid biosynthesis)和糖酵解/糖异生途径(glycolysis/gluconeogenesis)。表明在高温刺激后,牡丹中的多种代谢途径、生物合成途径和内质网蛋白加工途径等均发生变化,积极参与应激响应。
表 5 高温处理下差异表达基因的代谢通路分析
Table 5. Analysis of metabolic pathways for gene expression of differences under high temperature treatment
全基因组及代谢途径通路术语 基因数目/个 全基因组及代谢途径编号 校正后P值 苯丙烷生物合成 47 ko00940 1.00E−07 内质网蛋白质加工 59 ko04141 5.50E−02 脂肪酸延伸率 14 ko00062 3.41E−05 萜类骨架的生物合成 26 ko00900 6.79E−05 光合生物中的碳固定 38 ko00710 7.39E−05 氮代谢 15 ko00910 7.84E−05 碳代谢 99 ko01200 1.23E−04 光合作用 25 ko00195 3.69E−04 类黄酮生物合成 12 ko00941 5.23E−04 脂肪酸降解 22 ko00071 9.32E−04 亚油酸代谢 6 ko00591 7.97E−03 α-亚麻酸代谢 18 ko00592 9.71E−03 鞘脂代谢 12 ko00600 9.81E−03 丙酮酸代谢 37 ko00620 1.11E−02 氰氨基酸代谢 17 ko00460 1.12E−02 缬氨酸、亮氨酸和异亮氨酸的降解 19 ko00280 1.30E−02 类固醇生物合成 12 ko00100 1.33E−02 脂肪酸代谢 25 ko01212 1.61E−02 谷胱甘肽代谢 27 ko00480 1.65E−02 其他聚糖降解 10 ko00511 1.70E−02 光合作用-天线蛋白质 8 ko00196 9.17E−03 糖酵解/糖异生 41 ko00010 2.24E−02 油菜素类固醇生物合成 6 ko00905 2.34E−02 甘氨酸、丝氨酸和苏氨酸的代谢 21 ko00260 5.25E−02 -
为了进一步验证转录组数据,随机选取10个上调和下调的差异基因,分别是热激蛋白70(PsHSP70,c65824.graph_c0)、核糖体蛋白S4(PsRPS4,c119988.graph_c0)、酸性黏多糖(PsAMP1,c120725.graph_c0)、肽基脯氨酰顺反异构酶(PsPPIL1,c111758.graph_c0)、4-香豆酸辅酶A连接酶(Ps4CL1,c114411.graph_c0)、阳离子氨基酸转运蛋白5(PsCAT5,c106006.graph_c0)、叶绿素酶(PsCHL1,c111201.graph_c0)、类胡萝卜素裂解双加氧酶(PsCCD4,c97637.graph_c0)、腺苷甲硫氨酸脱羧酶样原酶(PsSAMDC,C112526.graph_c0)以及假定蛋白(c120729.graph_c1),使用qRT-PCR的方法进行验证分析(图3),两者在变化趋势和差异倍数总体相符,表明测序结果相对可信。
-
分析测序发现:17个热激蛋白基因在高温胁迫后显著上调表达(表6),这些热激蛋白多定位在细胞核、线粒体、叶绿体和细胞质等部位。选取6个PsHSP (PsHSP1、PsHSP2、PsHSP4、PsHSP5、PsHSP7、PsHSP11)分别在25和40 ℃处理下进行时空表达分析(图4)。在40 ℃高温处理下,6个PsHSP表达呈上升趋势,且全部于24 h达到最大值,之后便呈现下降趋势;25 ℃条件下,6个PsHSP表达变化相对稳定。
表 6 牡丹叶片响应高温的差异热激蛋白基因
Table 6. Peony leaves respond to high temperature heat shock DEGs
基因编号 基因命名 基因表达量 log2A 亚细胞位置预测 对照组25 ℃ 高温组40 ℃ c112621.graph_c0 PsHSP1 2.61 295.98 6.83 内质网 c107551.graph_c0 PsHSP2 59.46 2 254.78 5.24 细胞核 c114303.graph_c1 PsHSP3 161.17 440.53 1.45 线粒体 c112152.graph_c0 PsHSP4 11.64 162.01 3.80 线粒体 c117526.graph_c2 PsHSP5 7.06 172.15 4.61 细胞核 c103807.graph_c0 PsHSP6 10.79 26.40 1.29 线粒体 c116391.graph_c0 PsHSP7 150.15 2 659.72 4.15 叶绿体/细胞质 c100675.graph_c0 PsHSP8 21.49 215.13 3.32 叶绿体/细胞质 c117374.graph_c1 PsHSP9 100.54 591.55 2.88 叶绿体 c114184.graph_c0 PsHSP10 11.60 136.37 3.56 叶绿体/细胞质 c119657.graph_c2 PsHSP11 63.38 3 980.17 5.97 细胞质 c100778.graph_c0 PsHSP12 102.14 614.30 2.59 叶绿体/线粒体 c120033.graph_c1 PsHSP13 127.21 608.07 2.26 细胞核 c114516.graph_c1 PsHSP14 5.79 28.50 2.30 细胞膜 c118563.graph_c0 PsHSP15 9.93 58.46 2.56 叶绿体 c111652.graph_c0 PsHSP16 15.34 34.67 1.18 细胞核 c65824.graph_c0 PsHSP17 33.61 873.89 4.19 线粒体 -
全球变暖使得世界上许多地区农业受到不同程度的热害影响。近年来,植物耐热性研究逐渐受到关注。短期或持续高温胁迫引起植物形态和生理生化方面的改变,影响植物生长发育的同时也导致农林经济产量下降[1, 30-31]。高温是限制牡丹生长的重要因素且严重影响其观赏性。通过RNA-Seq测序发现:牡丹‘羽红’高温胁迫后共有7 673个基因差异表达,这些差异基因在基因本体注释主要集中在代谢过程、细胞过程和单一生物过程;全基因组及代谢途径数据库富集分析发现:大部分DEGs富集在碳代谢、内质网蛋白质的加工途径;同时,苯丙烷生物合成、光合生物中的碳固定、糖酵解/糖异生和丙酮酸代谢等途径均受到高温胁迫的影响。
极端温度可以造成植物体内蛋白质功能障碍导致生长发育受限,热激蛋白HSPs参与植物细胞膜稳定及相关代谢过程[12, 30],在响应和调节高温胁迫的过程中发挥重要作用[32-34]。芍药PlHSP70基因过表达拟南芥Arabidopsis thaliana发现,PlHSP70对拟南芥高温的耐受性有正向调节作用,高温处理后转基因株系的叶绿素荧光值明显高于野生型植株,此外还具有更加完整的细胞膜、叶绿体和淀粉颗粒。百合Lilium brownie LlHSP70基因异源转化拟南芥,LlHSP70可以增强转基因植株的高温耐性;烟草Nicotiana tabacum Class Ⅰ 类热激蛋白TLHS1基因在烟草幼苗中的表达水平与耐热性有较强的相关性,TLHS1转至烟草幼苗经过高温胁迫1~4 h后,子叶开张率比转反义转基因烟草幼苗高出1倍以上。本研究发现:高温胁迫后,共有17个PsHSP基因在牡丹中上调表达,且PsHSP1、PsHSP2、PsHSP4、PsHSP5、PsHSP7和PsHSP11在高温处理后表达上调3倍以上;同时PsHSPs时空表达也发现,PsHSP随热胁迫时间增加而表达量上升,24 h后达到最大值后便逐渐下降,说明PsHSP基因可能在短期内迅速响应高温胁迫并参与牡丹的耐热调控。综上,通过转录组测序发现,高温显著影响牡丹的代谢和生物合成等过程,从而抑制牡丹的生长和发育。PsHSP基因可在短期内迅速响应高温胁迫并参与牡丹的耐热调控。本研究可为进一步探究牡丹耐高温胁迫的分子机制提供依据。
Transcriptome analysis and PsHSP gene expression of Paeonia suffruticosa in response to high temperature stress
-
摘要:
目的 夏季高温可导致牡丹Paeonia suffruticosa生长受限,花期缩短,观赏品质降低。研究牡丹耐热基因对牡丹热胁迫的分子机制。 方法 以牡丹品种‘羽红’‘Yuhong’为材料,对高温(40 ℃)和对照(25 ℃)处理后的叶片进行转录组测序,分析响应高温表达的差异基因;同时利用实时荧光定量PCR(qRT-PCR)验证差异基因,并对热激蛋白基因HSPs进行时空表达分析。 结果 测序共获得45.97 Gb数据,与对照组(25 ℃)相比,高温处理后4 220个基因上调表达,3 453个基因下调表达。通过基因本体(GO)分析发现,这些差异基因主要富集于代谢等生物学过程、细胞和膜结构等细胞成分以及结合和催化活性等分子功能条目;另外,通过全基因组及代谢途径数据库(KEGG)分析发现,碳代谢途径的差异基因数量最多。对牡丹热激蛋白PsHSP基因定量分析发现,PsHSP基因随着高温处理时间呈上升表达趋势,24 h达到最高,之后便呈现下降趋势。 结论 高温显著影响牡丹的代谢和生物合成等过程,进而影响牡丹的生长和发育。PsHSP基因可在短期内迅速响应高温胁迫并参与牡丹的耐热调控。图 4表6参34 Abstract:Objective High temperature in summer can lead to growth restriction, shorter flowering period and lower ornamental quality of Paeonia suffruticosa. This study aims to explore the molecular mechanism of heat stress induced by heat tolerance genes in P. suffruticosa. Method Using P. suffruticosa ‘Yuhong’ as material, transcriptome sequencing of leaves treated with high temperature (40 ℃) and room temperature (25 ℃) was conducted to analyze the differentially expressed genes in response to high temperature. Meanwhile, the differential genes were verified by real-time fluorescence quantitative PCR (qRT-PCR), and the spatio-temporal expression of heat shock protein gene HSPs was analyzed. Result A total of 45.97 Gb data were obtained by sequencing. Compared with the control group (25 ℃), 4 220 genes were up-regulated and 3 453 genes were down-regulated after high temperature treatment. Through gene ontology (GO) analysis, it was found that these differential genes were mainly concentrated in biological processes such as metabolism, cellular components such as cell and membrane structure, and molecular functional items such as binding and catalytic activity. In addition, genome-wide and metabolic pathway database (KEGG) analysis showed that the number of differential genes in carbon metabolic pathway was the largest. Quantitative analysis of heat shock protein PsHSP gene showed that the expression of PsHSP gene increased with the time of high temperature treatment, reached the peak at 24 h, and then showed a downward trend. Conclusion High temperature significantly affects the metabolism and synthesis of P. suffruticosa, and further affects its growth and development. PsHSP gene can rapidly respond to high temperature stress in a short time and participate in heat tolerance regulation in P. suffruticosa. [Ch, 4 fig. 6 tab. 34 ref.] -
Key words:
- botany /
- Paeonia suffruticosa /
- heat stress /
- transcriptome /
- heat shock protein
-
全球土壤碳储量约为1 500 Pg,超过全球陆地植被碳储量和大气碳储量之和[1]。土壤呼吸年均释放80~95 Pg二氧化碳-碳(CO2-C)到大气中[2-3],是化石燃料燃烧产生二氧化碳排放量的11倍以上[4-5],是陆地生态系统第二大碳通量。全球范围内,森林在减缓气候变化方面发挥着重要的作用[6]。作为地下生态过程的土壤呼吸显著影响着陆地生态系统的碳循环[7],其通量过程已成为全球变化生态学研究的核心和焦点之一。一方面,大气中CO2等温室气体的增加是导致全球气候变化的主要原因。另外一方面,全球气候变化也会加速土壤呼吸速率,进一步增加CO2年排放量。CO2排放与全球气候变化的正反馈作用将放大全球气候变化对陆地生态系统的影响,因此备受学术界和各国政府关注[5, 8]。森林是陆地生态系统中最大的碳库,其面积约占陆地面积的1/3,对全球碳收支有着重要影响。森林土壤碳储量约占森林生态系统碳储量的2/3,约占全球土壤碳储量的39%[9-10]。森林土壤不仅是植被生长的基础,也是CO2的源、汇地之一,通过土壤呼吸排放到大气中的CO2是大气的重要碳源[11]。在碳中和背景下,被关注的重点是非自然变动引起的森林土壤呼吸的增加或减少,这种变化量才是森林生态系统的有效碳源或碳汇。森林生态系统中的人为干扰(如森林经营活动)能在很大程度上影响土壤CO2排放[12]。其中,森林采伐作为最重要的经营措施及干扰程度最大的人为干扰活动之一,通过改变植被组成、林内光照、凋落物质量、数量及土壤温湿度等进而影响着土壤CO2排放。学者们针对不同气候带的森林开展了多种采伐方式对土壤呼吸影响的研究,但是结论并不一致,存在很大的不确定性。科学认识采伐干扰下森林土壤CO2排放的特征,探讨减少土壤呼吸的森林经营措施对于增强森林的固碳减排功能具有重要的科学意义和实践价值。为此,本研究综述了不同采伐方式对森林土壤呼吸的影响及其机制,主要包括不同采伐方式处理下、不同森林类型对于森林土壤呼吸总量、土壤呼吸组分及其温度敏感性(Q10)的影响,并总结了采伐对土壤呼吸影响的调控因子,在此基础上,提出了该领域的研究前景,以期为中国选择合理的采伐方式,降低森林土壤CO2排放,2060年实现碳中和提供参考。
1. 土壤呼吸的组成
土壤释放CO2的过程称为土壤呼吸,包括3个生物学过程和1个非生物学过程[13]。3个生物学过程分别是自养呼吸、土壤微生物异养呼吸和土壤动物异养呼吸。植物根系与根际呼吸产生的CO2排放,称为自养呼吸;微生物分解土壤有机质产生的CO2排放,称为土壤微生物异养呼吸;土壤动物呼吸产生的CO2排放,称为土壤动物异养呼吸[13]。非生物学过程是指土壤含碳矿物质化学氧化产生的CO2排放[13],其产生的CO2量远少于生物学过程而通常被忽略不计。
土壤呼吸组分因其产生途径、产生部位和所利用碳源的不同有着不同的术语表达,且经常存在土壤呼吸组分术语混用的问题[14]。在分析森林采伐对土壤呼吸的影响时,可以以采伐影响土壤呼吸的产生途径、产生部位和碳源等某一方面为主进行分析。从土壤CO2排放的产生途径来分析,可以分为自养呼吸(autotrophic respiration)和异养呼吸(heterotrophic respiration)[8, 15]。从土壤CO2排放的产生部位来分析,可分为根际区、无根系影响的土壤和凋落物层3个部位[16]。从土壤CO2排放所利用的碳源来分析,可以分为土壤有机质源CO2和植物源CO2(包括凋落物源、死根源、活根源)[17-19]。
2. 采伐对森林土壤总呼吸的影响
森林采伐是一种非常普遍的经营作业方式,一般分为针对成熟林或过熟林的皆伐、择伐和渐伐等主伐、针对中幼龄林的间伐以及针对防护林的更新采伐。皆伐是将伐区上的林木一次性全部伐除或几乎伐除(保留部分母树)的主伐方式。择伐、渐伐、间伐、更新采伐都是仅将伐区上的林木移除一部分,为方便叙述,本研究统一称它们为部分采伐。森林采伐要砍伐林分中的所有或部分林木,势必会降低冠层覆盖,去除林分或改变林分结构,影响各种环境因子,进而影响土壤呼吸。
2.1 皆伐对森林土壤总呼吸的影响
目前,关于皆伐影响土壤总呼吸的研究有很多,结果并不一致(表1),可以分为增加、不变、减少3种结论。通常认为皆伐短期内会增加土壤总呼吸[20]:锐齿栎Quercus aliena皆伐4个月后土壤总呼吸增加5%[21];挪威云杉Picea abies林皆伐后第2年土壤总呼吸增加29%,第3年增加52%[22];云杉Picea asperata林皆伐后2 a土壤总呼吸增加50%[23]。其主要原因有:①土壤温度升高提升了异养呼吸速率。林地皆伐后土壤受阳光直射,其温度会发生剧烈的变化[24],从而提升了土壤有机质的分解速率和土壤微生物异养呼吸[21],大量研究表明土壤温度提升可以解释85%~98%的土壤呼吸变化[25-29]。②土壤有机质增加。皆伐林地内残留的死根、凋落物和伐木残留物的丰富和矿化导致土壤呼吸在皆伐后几年内增加[23]。③土壤理化性质变化。皆伐会通过影响土壤理化性质,进而影响土壤呼吸。皆伐影响土壤氮含量,土壤氮能加速植物生长,影响土壤根呼吸,同时土壤氮也是土壤微生物的重要影响因子;皆伐还会影响土壤pH,土壤pH通过调控土壤中化学反应的进程和土壤酶活性来间接影响土壤呼吸[30]。还有研究表明皆伐会影响土壤全碳、全氮、碳氮比、速效氮磷钾和土壤容重等,而这些都是土壤呼吸的影响因子[31-35]。
表 1 土壤呼吸及其组分对皆伐的响应Table 1 Response of soil respiration and its components to clear cutting地点 气候带 皆伐更新
方式剩余物
处理方式伐后时
间/a观察时间 森林类型 总呼吸/
%自养呼吸/
%异养呼吸/
%Q10/% 参考文献 中国福建省 亚热带 1 5 cm以上收集,
以下归堆清理5~6 整年 杉阔混交林 −37 −48 −34 −17 [37] 中国黑龙江省 温带 1 1 生长季 白桦沼泽 −6 [58] 中国吉林省 温带 1 主干移除
枝叶未清12~13 生长季 阔叶红松林 −25 −35 [72] 美国加利福尼亚州 温带 1 1~2 整年 云杉林 −29 [38] 中国甘肃省 暖温带 1 1 4个月后整年 锐齿栎 5 [21] 俄罗斯莫斯科州 温带 1 凋落物保留
剩余物保留1~2 生长季 云杉林 50
50[23] 芬兰 温带 1 保留 1 整年 挪威云杉 −16 16
17
25[22] 2 整年 29 3 整年 52 美国密苏里州 热带 主干移除 2~4 整年 栎-山核桃林 −18 [73] 全移除 −17 芬兰 温带 1 全部移除 1 整年 苏格兰松 23 [64] 2 整年 −16 3 整年 −20 加拿大魁北克省 寒带 1 6~7 整年 黑云杉 16 [74] 2 9 加拿大新斯科舍省 温带 3 3~4 整年 混合杉木林 −1 [43] 中国浙江省 亚热带 1 25~26 整年 杉木林 17 −15 [75] 瑞典乌普萨拉省 温带 4 树干树桩收获
树冠枝条保留21~22 整年 苏格兰松
挪威云杉−10 [65] 五大湖流域 温带 1 生长季 糖枫 −7 [57] 日本 温带 4 保留竹类 1~3 整年 寒温带针阔
混交林17 [76] 日本 温带 4 保留竹类 1~10 整年 寒温带针阔
混交林61 [77] 马来西亚 热带 1 树干收获,
其余保留1~2 5个月 重红婆罗双林
龙脑香林不变
不变[44] 韩国 温带 4 1 整年 红松林 41 [78] 中国浙江省 亚热带 1 移除 1 整年 杉木林 −15 −20 [79] 5 火烧 −27 −27 中国浙江省 亚热带 1 保留 2 整年 杉木林 13 −10 [79] 1 保留且翻土 32 −11 中国浙江省 亚热带 1 保留 3 整年 杉木林 16 −10 [79] 1 保留且翻土 30 −12 英国英格兰 温带 1 1 整年 云杉 −22 [80] 2 −42 3 −30 4 −10 马来西亚 热带 1 1~9 隔4周测2周 阔叶混交林 13 [81] 日本 亚热带 1 清除 2 每年5−10月 天然混交林 16 14 [82] 3 11 33 4 20 48 5 5 57 6 5 67 7 20 29 8 4 38 说明:皆伐更新方式中1表示皆伐后自然恢复,2表示皆伐后翻土,3表示皆伐后喷洒除草剂,4表示皆伐后人工种植,5表示皆伐后火烧。 栎Quercus spp.,山核桃Carya spp.,黑云杉Picea mariana,重红婆罗双Shorea spp.,龙脑香Dipterocarpus spp.,红松 Pinus koraiensis。空白表示无此项观测记录 也有少数研究认为,皆伐造成的根呼吸降低大于采伐造成的异养呼吸增加,因此皆伐造成土壤总呼吸的降低[36]。杉阔混交林皆伐第5年土壤呼吸减少48%[37]。云杉林皆伐1 a后土壤呼吸减少29%[38]。皆伐减少土壤呼吸的原因主要有:①皆伐后土壤自养呼吸显著下降。根呼吸占土壤呼吸的50%[39],皆伐迹地植被活根的减少会导致土壤自养呼吸速率下降[40],当自养呼吸下降幅度大于异养呼吸的增加幅度时土壤总呼吸速率表现为降低[21]。②皆伐后采伐剩余物的清除方式。皆伐后火烧或清除采伐剩余物、清理凋落物等都会减少土壤有机质输入,从而减少碳输入[41],微生物的异养呼吸会在一段时间后消耗掉大量的土壤碳[42],减少皆伐迹地土壤碳含量,进而降低土壤呼吸。③皆伐迹地植被恢复的时间不同。从皆伐后立即开展研究到皆伐后若干年开展研究,观察到的皆伐迹地恢复阶段不统一,导致相同气候和人为干扰措施可能因为不同植被恢复阶段而得到不同的研究结论。
还有研究发现皆伐对土壤呼吸无显著影响。例如:杉木Cunninghamia lanceolata林皆伐后第25年土壤呼吸未发生明显变化[43]。杨玉盛等[25]发现杉木林皆伐后土壤呼吸的变化不显著。皆伐后土壤呼吸变化不大的原因可能有:①土壤异养呼吸的增加弥补了根呼吸的减少导致了土壤总呼吸基本不变。皆伐后根系呼吸的下降和物质输入的消失可降低土壤自养呼吸,而采伐剩余物的分解增加及新近死亡的根系分解可能促进土壤异养呼吸,两方面综合作用可能导致土壤总呼吸的不变[25]。也有研究表明,皆伐后土壤微生物呼吸的增加与根呼吸的减少相抵消,从而使得土壤总呼吸未发生明显变化[44-45]。②研究区微地形的影响和地下潜在因素众多,尤其是皆伐后林区排水能力的变化影响地下水位,进一步影响微生物活性,本应增加的土壤微生物呼吸未发生明显变化,导致土壤呼吸未发生明显变化[43]。
综上可见,皆伐对土壤呼吸影响的效果因皆伐措施的不同、森林类型的不同和伐后恢复时间的不同呈现显著的时空和地域异质性[46-47]。
2.2 部分采伐对森林土壤呼吸的影响
部分采伐对森林土壤呼吸影响的研究相对于皆伐较少[48]。部分采伐收获了部分林木,对林分及其土壤的干扰程度相比皆伐较低。从目前的研究情况(表2)来看,部分采伐对土壤呼吸影响的研究结果也不一致,有增加[49-50],减少[36, 51]和基本不变[52-54]共3类。有关部分采伐对土壤呼吸影响的研究常聚焦于不同采伐强度的影响上。如马尾松Pinus massoniana林间伐15%和间伐70%后1 a内土壤呼吸分别为保持不变和增加17%[55];杉阔混交林间伐35%、49%和68%第5年土壤呼吸分别增加15%、增加16%和减少10%[37]。毛竹Phyllostachys edulis林择伐24%第3~8个月土壤呼吸减少16%[56]。糖枫Acer saccharum林间伐35%第5~10个月土壤呼吸减少19%[57]。白桦Betula platyphylla沼泽林渐伐45%第8~13个月土壤呼吸减少15%[58]。
表 2 土壤呼吸及其组分对部分采伐的响应Table 2 Response of soil respiration and its components to partial cutting地点 气候带 部分采伐
强度/%剩余物
处理方式伐后时
间/a观察时间 森林类型 总呼吸/
%自养呼吸/
%异养呼吸/
%Q10/% 参考文献 中国湖北省 亚热带 除灌 清理 1 整年 马尾松林 −17 −17 −18 [56] 15 移除树干 −14 11 70 移除树干 17 11 22 中国山西省 温带 20 清除 1 生长季 油松人工林 −4 18 −6 6 [69] 30 23 64 19 −30 40 52 290 30 −13 中国湖北省 亚热带 24 1 生长季 毛竹林 −16 28 −29 9 [56] 中国福建省 亚热带 35 5 cm以上收集,
以下归堆5~6 整年 杉阔混交林 15 14 15 52 [37] 49 16 13 17 34 68 −10 −5 −12 −1 中国黑龙江省 温带 45 1 生长季 白桦沼泽 −15 [58] 中国陕西省 温带 15 清除采伐剩余物 3~4 生长季 华北落叶松 −5 47 [84] 35 16 3 50 −3 15 中国陕西 温带 12 1~4 生长季 华北落叶松 [28] 32 17 47 斯洛文尼亚 温带 50
1001~3 生长季 山毛榉林 47
69[85] 中国黑龙江省 温带 20 堆腐 1~4 生长季 针阔混交林 23 [59] 39 22 52 24 62 27 71 22 挪威 寒带 41 32~33 夏季 挪威云杉 13 [86] 55 17 加拿大安大略省 温带 50 2 生长季 耐寒阔叶林 54 [57] 爱尔兰 温带 42 1~2 整年 云杉 13 [87] 日本 亚热带 50 2~4 整年 日本雪松林 46 − [88] 加拿大安大略省 温带 28 1 生长季 杉阔混交林 17 −25 [50] 2 18 −6 3 16 19 中国湖北省 亚热带 23 手工除草为对照
除草剂除草为处理1 整年 毛竹林 −7 20 −13 3 [83] 斯洛文尼亚 温带 50 1~3 生长季 云杉林/冷杉林 26 [85] 100 48 中国湖北省 亚热带 15 清除 1~3 全年 马尾松林 29 14 39 [89] 70 42 19 59 说明:日本雪松Cryptomeria japonica。空白表示无此项观测记录;−表示减少 部分采伐增加土壤呼吸的原因有:①部分采伐减小了森林郁闭度,林下光照强度增加导致土壤温度增加,促进土壤有机质分解,从而增加土壤异养呼吸,同时也促进植物根系的生长,增加土壤自养呼吸[49];②部分采伐后采伐剩余物例如木屑和树枝树叶等进入土壤,为土壤微生物活动提供底物,增加土壤异养呼吸[59]。部分采伐降低土壤呼吸可以归因为:①部分采伐时整株植物被移除,凋落物减少,碳底物供应下降导致土壤呼吸减弱[56]。②部分采伐后乔木层减少,树木蒸腾作用减弱,地下水位上升,土壤孔隙减少,导致土壤呼吸减小[58]。部分采伐对土壤呼吸无显著影响可能是因为:①部分采伐提高了土壤异养呼吸,但又同时降低了根呼吸,综合作用下部分采伐对土壤呼吸无影响[55]。②部分采伐后林地凋落物储量、有机碳储量、土壤总孔隙度及细根生物量仍能维持较高的水平,与对照相比土壤呼吸未发生显著变化[37]。
总体上,部分采伐对土壤湿度、细根生物量和土壤碳储量(包括土壤总碳含量、土壤有机碳和微生物量碳)无显著影响。但是部分采伐会导致凋落物等显著减少,土壤温度升高,土壤总呼吸上升。轻度和中度部分采伐显著增加土壤呼吸,尤其是在植被恢复的早期阶段(≤2 a)[60]。
3. 采伐对森林土壤呼吸组分的影响
虽然近些年来对土壤呼吸组分的研究大幅度增加(表1和表2),但是与采伐对森林土壤呼吸影响的研究相比,采伐对土壤呼吸组分影响的研究要少得多。土壤自养呼吸和土壤异养呼吸受到土壤温度、土壤湿度和细根生物量等一系列因素的影响[44]。
3.1 皆伐对森林土壤呼吸组分的影响
皆伐导致细根大量死亡,土壤自养呼吸显著下降[37]。皆伐后森林乔木层消失,太阳直射地表导致土壤温度升高,地表水分加速蒸发[61]。地表温度的上升促进了枯枝落叶层和表层土壤有机质的分解[29];皆伐带来的新鲜采伐剩余物为土壤微生物提供了大量的碳源[62],以上2点原因导致了皆伐后土壤异养呼吸增加[63]。但此部分碳源分解较快,长时间土壤异养呼吸下降会导致土壤异养呼吸短时间内增加长时间内减少,其他研究也佐证了这一结论。例如苏格兰松Pinus sylvestris皆伐第1年土壤异养呼吸增加23%,第2年减少16%,第3年减少20%[64]。这是因为皆伐时产生的碎木屑进入土壤,增加了土壤微生物呼吸的底物,导致了土壤异养呼吸的增加,但是这部分底物很少,在第2年和第3年时底物分解殆尽,土壤异养呼吸下降。杉阔混交林皆伐第5年土壤自养呼吸减少48%,土壤异养呼吸减少34%[37]。这是因为皆伐收获了林木,植物根大量死亡,土壤自养呼吸显著下降,同时皆伐后林地凋落物、土壤总孔隙度和土壤有机质都出现了明显的下降,土壤异养呼吸显著下降。苏格兰松和挪威云杉在皆伐第22年土壤异养呼吸减少10%[65]。而这可能是因为此研究采用挖掘机收获伐桩,比起用带有刀片的推土机,对土壤的扰动更小,不同收获方式导致土壤呼吸的变化不同。
总体来看,与对照组相比,皆伐破坏了森林地上植被,导致根系死亡,土壤自养呼吸下降;皆伐后保留采伐剩余物短时间内土壤异养呼吸增加,长时间后则土壤异养呼吸会下降。这是因为保留采伐剩余物为土壤微生物呼吸和土壤动物呼吸提供了碳源,但是这种碳源易分解,短时间内会释放大量CO2,长时间后则易分解有机质减少,土壤异养呼吸下降。同时皆伐砍伐灌木、清除草本和根系分解可能补偿根系和根际呼吸的减少[66]。
3.2 部分采伐对森林土壤呼吸组分的影响
部分采伐主要通过以下两方面影响土壤呼吸组分:①不同的采伐剩余物处理方法对土壤微生物底物的供应不同,影响土壤微生物呼吸,从而影响土壤异养呼吸。②部分采伐强度不同,对植物根的破坏程度不同,对土壤自养呼吸的影响也不同。例如,马尾松林间伐15%和70%在1 a内(仅移除树干)土壤自养呼吸分别减少14%和增加11%,土壤异养呼吸分别增加11%和22%。这是因为15%间伐清除了林下灌木和部分林下树种,这些植被细根比例大且分布较浅,清除后可能会显著降低表层土壤根系生物量,导致土壤自养呼吸减少[55];70%间伐导致地上植被减少,但是充足的养分会促进剩余植被的生长,导致根系生物量增加,进而增加根呼吸,原本应减少的根呼吸无显著变化[55];2种强度的采伐后林地残留的伐根死亡为土壤异养呼吸增加了底物,同时活立木的减少改变了林木微环境,为土壤微生物活动创造了适宜的条件,导致土壤异养呼吸增加[67-68]。油松Pinus tabulaeformis人工林择伐20%、30%和40%第2~7个月(采伐剩余物清除)土壤自养呼吸分别增加18%、64%和290%,土壤异养呼吸分别减少6%、增加19%和增加30%[69]。此研究中随着林分密度的递减,林地总活根量密度增大,而总活根量在一定程度上决定根呼吸,故随采伐强度增加,土壤自养呼吸越强。随着采伐强度的增加,进入土壤的枯枝落叶增加,而枯枝落叶层的覆盖对土壤CO2的排放有一定的阻碍[70],故对照组异养呼吸低于处理组。毛竹林间伐24%第3~8个月土壤异养呼吸增加28%,土壤自养呼吸减少29%[56]。这是因为采伐后林地表面温度升高,地上碳供应减少,根基分泌物减少,导致土壤有机碳分解增加,土壤矿质呼吸增加,而根呼吸的下降可能是因为底物供应的下降[71]。杉阔混交林择伐35%、49%和68%第5年(采伐剩余物长度5 cm以上收集以下归堆清理)土壤自养呼吸分别增加14%、增加13%和减少5%,土壤异养呼吸分别增加15%、增加17%和减少12%[37],而这些差异在统计学上并不显著。这是因为择伐后林地凋落物储量、土壤总孔隙度、有机碳储量、有机质和细根生物量仍维持在较高的水平,土壤呼吸组分未发生显著变化。
可以看出,部分采伐对土壤呼吸组分的影响会随着采伐剩余物处理方式的不同而发生显著的变化,保留采伐剩余物短时间内通常会增加土壤异养呼吸;同时林分根系的生长也会随着伐后恢复的程度而得到增强,伐后恢复时间越久,部分采伐对土壤呼吸组分的影响越小。
4. 采伐对土壤呼吸温度敏感性的影响
土壤温度是影响土壤呼吸的重要环境因子,土壤呼吸的温度敏感性用Q10来表示,是指土壤呼吸随温度每升高10 ℃所增加的倍数。Q10值不仅随地理位置、森林生态系统的不同而不同,也会受到人为干扰活动如采伐的影响。
皆伐对土壤呼吸温度敏感性的影响主要取决于皆伐迹地植被恢复的时间。例如欧洲云杉皆伐1~3 a Q10连年上升,第1年增加16%,第2年增加17%,第3年增加25%[22],阔叶红松林皆伐13 a后生长季Q10减少35%[72],但杉木林皆伐1~3 a无论是移除还是保留采伐剩余物Q10皆下降[79]。而杉阔混交林皆伐5 a后Q10减少17%[37]。由于皆伐后采伐剩余物管理方式的不同,进入土壤的易分解有机质有多有少,短期内Q10也表现出不同的变化规律,但长期后因为皆伐迹地植被的恢复,土壤温度敏感性基本呈现下降的趋势。
部分采伐对土壤温度敏感性的影响主要取决于部分采伐的强度,但是不同研究的结果并不统一。低强度部分采伐下,短时间内Q10通常增加,毛竹林23%间伐1 a后Q10增加3%[83],油松人工林20%间伐1 a后生长季Q10增加6%[69],毛竹林24%间伐1 a后生长季Q10增加9%[56],杉阔混交林35%和49%间伐5~6 a内Q10分别增加52%和34%[37],华北落叶松15%间伐3~4 a内生长季Q10增加47%[84]。但是也有结果相反的研究,例如杉阔混交林28%间伐1、2 a后Q10分别减少25%和6%,这和此研究中夏季降雨量减小有关。高强度采伐后Q10的变化并不统一,例如油松人工林40%间伐1 a后生长季Q10减少13%[69],杉阔混交林间伐68% 5~6 a内Q10减少1%[37],华北落叶松50%间伐3~4 a Q10增加15%[74]。这可能是因为高强度部分采伐后林窗面积增大,其他植物荫蔽林窗的能力受到当地气候等因素的影响。从以上研究中可以看出,一部分研究结果呈现轻度、中度部分采伐短时间内Q10增加的趋势,随着植被的恢复,Q10也逐渐接近对照林。但是也有部分研究受到其它因素例如降雨量变化的影响,结果与上述研究相反。
5. 展望
总体上皆伐会破坏森林植被,造成植物根系大量死亡,土壤自养呼吸降低,同时皆伐将更多的枯枝落叶带入土壤,加上死亡的植物根系,土壤异养呼吸增加。两者共同作用决定了土壤总呼吸的变化,如果皆伐后对皆伐迹地进行清理,土壤总呼吸往往会下降,如果皆伐迹地内采伐剩余物较多,土壤总呼吸可能会先上升后下降。与皆伐相比,部分采伐对森林的干扰程度不同,一定强度的部分采伐可能会增加土壤总呼吸,随着部分采伐强度的增大,土壤呼吸的变化接近皆伐迹地内土壤呼吸的变化。
森林土壤呼吸是陆地生态系统碳循环的重要组成部分,在全球气候变化中起着重要的作用。皆伐或部分采伐作为重要的人为干扰经营措施,对森林林冠、覆盖率、枝叶雨水截流、土壤温度、土壤湿度等土壤理化性质和土壤呼吸有着显著的影响。森林不同强度部分采伐对伐后植被不同恢复阶段土壤呼吸和土壤碳储量的影响尚不清晰,建议加强土壤呼吸组分对部分采伐强度响应的长期研究。除此之外,森林采伐和林下除灌、除草、定期打枝等其他经营措施的交互作用以及全球大气CO2浓度上升等全球变化因子对区域森林变化也应纳入考量中。
-
表 1 实时荧光定量基因引物信息
Table 1. Real-time fluorescence quantitative gene primer information
基因编号 基因名称 引物序列(5′→3′) 退火温度/℃ C65824.graph_c0 PsHSP70 GCAGCCGTTCAGGCAGCAA 58.3 ACACCGCCAGCAGTTTCG C114411.graph_c0 Ps4CL1 AGGCTATGCTACTCACGC 53.5 TCATCCTCGGCAATCTG C106006.graph_c0 PsCAT5 GAGTGTTGCGTTAATAGGCG 56.5 GCACTTGGACAGGGAAGGTAT C111201.graph_c0 PsCHL1 GAGTGCTGAGATTTTAAGTGGC 56.7 CAACCCTTTCTACCTGACGA C120725.graph_c0 PsAMP1 ATTGTACGGCAGAACAGGC 55.3 GTGTAGCTCAGAACCCATTAGAC C112526.graph_c0 PsSAMDC GTCCAGGCGAATGTTCTAATG 56.7 GTCGAAGGTCTTCAATGCTG C119988.graph_c0 PsRPS4 GGCTTTCATCCGATTTGTTG 55.4 ATGCCACCTGTCCTTACCTG C97637.graph_c0 PsCCD4 GTGAGGCATTTGCTTTCCG 55.3 TGCTGGGTTCATTCCTATCTG C111758.graph_c0 PsPPIL1 TCCCCTCCAACTATTCCTCC 52.2 AACTCAACCCCTTCCGATT C120729.graph_c1 Hypothetical protein CACATGAAGAGGACGACCAA 56.5 CCACATACATCAACCCAGGAC Ubiquitin Ubiquitin GACCTATACCAAGCCGAAG 55.1 CGTTCCAGCACCACAATC 表 2 样品测序数据评估统计表
Table 2. Statistical table of sample sequencing data evaluation
样品名称 读取碱基数/个 总碱基数/个 GC碱基数
比例/%≥Q30碱基
百分比/%ck1 24 156 058 7 200 895 958 44.96 96.78 ck2 24 256 024 7 236 093 266 44.76 96.89 ck3 25 256 661 7 530 655 892 44.53 96.74 TE1 30 430 627 9 077 213 032 43.68 96.79 TE2 22 967 108 6 856 944 378 43.95 96.73 TE3 27 110 006 8 071 678 010 43.68 96.71 合计 154 176 484 45 973 480 536 表 3 单基因簇的注释统计
Table 3. Unigene annotation statistics
数据库 注释 300≤长度<
1 000 nt长度≥
1 000 nt数量 百分比/% COG 6 915 28.44 1 698 5 217 GO 14 568 59.93 5 011 9 557 KEGG 8 416 34.62 2 813 5 603 KOG 13 669 56.23 4 761 8 908 Pfam 15 108 62.15 4 096 11 012 Swissprot 15 426 63.46 4 825 10 601 Eggnog 21 798 89.67 7 891 13 907 Nr 24 009 98.76 9 509 14 500 总数 24 309 100.00 9 731 14 578 表 4 差异表达基因本体注释
Table 4. Difference expression gene GO annotation statistics
注释本体
类别编号 功能类型 基因注释数量 比例/% 注释本体
类别编号 功能类型 基因注释数量 比例/% 生物过程 1 代谢过程 1 702 26.42 细胞组分 26 复杂大分子复合体 242 3.73 2 细胞进程 1 489 23.11 27 细胞外区域 63 0.97 3 单一生物进程 1 148 17.82 28 细胞连接 54 0.83 4 生物调节 457 7.09 29 共质体 53 0.82 5 定位 436 6.77 30 腔上包膜 48 0.74 6 应激反应 366 5.68 31 超分子复合物 17 0.26 7 细胞组分及生物合成 213 3.31 32 细胞外区域部分 8 0.12 8 信号转导 128 1.99 33 病毒体 4 0.06 9 发育过程 123 1.91 34 病毒体部分 4 0.06 10 多细胞机体进程 122 1.89 35 拟核 2 0.03 11 繁殖 74 1.15 分子功能 36 催化活性 1 719 39.95 12 繁殖进程 74 1.15 37 结合 1 523 35.09 13 有机体进程 49 0.16 38 转运活性 291 7.63 14 生化解毒 35 0.54 39 结构分子活性 58 1.52 15 生长 15 0.23 40 核酸结合转录因子活性 46 1.21 16 免疫系统进程 9 0.14 41 分子功能调节器 46 1.21 17 细胞活动 2 0.03 42 信号传感器活动 35 0.92 18 节律进程 1 0.02 43 抗氧化活性 27 0.71 19 生物黏附 0 0 44 分子传感器活性 26 0.68 细胞组分 20 细胞 1 316 20.27 45 电子载体活动 21 0.55 21 细胞组分 1 302 20.06 46 转录因子活性 14 0.37 22 细胞膜 1 232 18.98 47 养分储藏活性 4 0.10 23 细胞膜组成 935 14.40 48 蛋白质标签 1 0.03 24 细胞器 866 13.34 49 翻译调节器活动 1 0.03 25 细胞器成分 345 5.32 50 金属伴侣蛋白活性 0 0 说明:生物过程编号为1~19;细胞组分编号为20~35;分子功能编号为36~50 表 5 高温处理下差异表达基因的代谢通路分析
Table 5. Analysis of metabolic pathways for gene expression of differences under high temperature treatment
全基因组及代谢途径通路术语 基因数目/个 全基因组及代谢途径编号 校正后P值 苯丙烷生物合成 47 ko00940 1.00E−07 内质网蛋白质加工 59 ko04141 5.50E−02 脂肪酸延伸率 14 ko00062 3.41E−05 萜类骨架的生物合成 26 ko00900 6.79E−05 光合生物中的碳固定 38 ko00710 7.39E−05 氮代谢 15 ko00910 7.84E−05 碳代谢 99 ko01200 1.23E−04 光合作用 25 ko00195 3.69E−04 类黄酮生物合成 12 ko00941 5.23E−04 脂肪酸降解 22 ko00071 9.32E−04 亚油酸代谢 6 ko00591 7.97E−03 α-亚麻酸代谢 18 ko00592 9.71E−03 鞘脂代谢 12 ko00600 9.81E−03 丙酮酸代谢 37 ko00620 1.11E−02 氰氨基酸代谢 17 ko00460 1.12E−02 缬氨酸、亮氨酸和异亮氨酸的降解 19 ko00280 1.30E−02 类固醇生物合成 12 ko00100 1.33E−02 脂肪酸代谢 25 ko01212 1.61E−02 谷胱甘肽代谢 27 ko00480 1.65E−02 其他聚糖降解 10 ko00511 1.70E−02 光合作用-天线蛋白质 8 ko00196 9.17E−03 糖酵解/糖异生 41 ko00010 2.24E−02 油菜素类固醇生物合成 6 ko00905 2.34E−02 甘氨酸、丝氨酸和苏氨酸的代谢 21 ko00260 5.25E−02 表 6 牡丹叶片响应高温的差异热激蛋白基因
Table 6. Peony leaves respond to high temperature heat shock DEGs
基因编号 基因命名 基因表达量 log2A 亚细胞位置预测 对照组25 ℃ 高温组40 ℃ c112621.graph_c0 PsHSP1 2.61 295.98 6.83 内质网 c107551.graph_c0 PsHSP2 59.46 2 254.78 5.24 细胞核 c114303.graph_c1 PsHSP3 161.17 440.53 1.45 线粒体 c112152.graph_c0 PsHSP4 11.64 162.01 3.80 线粒体 c117526.graph_c2 PsHSP5 7.06 172.15 4.61 细胞核 c103807.graph_c0 PsHSP6 10.79 26.40 1.29 线粒体 c116391.graph_c0 PsHSP7 150.15 2 659.72 4.15 叶绿体/细胞质 c100675.graph_c0 PsHSP8 21.49 215.13 3.32 叶绿体/细胞质 c117374.graph_c1 PsHSP9 100.54 591.55 2.88 叶绿体 c114184.graph_c0 PsHSP10 11.60 136.37 3.56 叶绿体/细胞质 c119657.graph_c2 PsHSP11 63.38 3 980.17 5.97 细胞质 c100778.graph_c0 PsHSP12 102.14 614.30 2.59 叶绿体/线粒体 c120033.graph_c1 PsHSP13 127.21 608.07 2.26 细胞核 c114516.graph_c1 PsHSP14 5.79 28.50 2.30 细胞膜 c118563.graph_c0 PsHSP15 9.93 58.46 2.56 叶绿体 c111652.graph_c0 PsHSP16 15.34 34.67 1.18 细胞核 c65824.graph_c0 PsHSP17 33.61 873.89 4.19 线粒体 -
[1] 郭建平. 气候变化对中国农业生产的影响研究进展[J]. 应用气象学报, 2015, 26(1): 1 − 11. GUO Jianping. Advances in impacts of climate change on agricultural production in China [J]. J Appl Meteorol Sci, 2015, 26(1): 1 − 11. [2] KOTAK S, LARKINDALE J, LEE U, et al. Complexity of the heat stress response in plants [J]. Curr Opin Plant Biol, 2007, 10(3): 310 − 316. [3] 许蓝心, 田如男. 观赏植物耐热性研究进展[J]. 亚热带植物科学, 2019, 48(1): 96 − 102. XU Lanxin, TIAN Runan. Advances in research on ornamental plant heat tolerance [J]. Subtrop Plant Sci, 2019, 48(1): 96 − 102. [4] 郝召君, 周春华, 刘定, 等. 高温胁迫对芍药光合作用、叶绿素荧光特性及超微结构的影响[J]. 分子植物育种, 2017, 15(6): 2359 − 2367. HAO Zhaojun, ZHOU Chunhua, LIU Ding, et al. Effects of high temperature stress on photosynthesi, chlorophyll fluorescence and ultrastructure of herbaceous peony (Paeonia lactiflora Pall.) [J]. Mol Plant Breed, 2017, 15(6): 2359 − 2367. [5] 骆俊, 韩金蓉, 王艳, 等. 高温胁迫下牡丹的抗逆生理响应[J]. 长江大学学报(自然科学版), 2011, 8(2): 223 − 226, 287 − 288. LUO Jun, HAN Jinrong, WANG Yan, et al. Response of heat stress on the physiological biochemistry of Paeonia suffruticosa [J]. J Yangtze Univ Nat Sci Ed, 2011, 8(2): 223 − 226, 287 − 288. [6] 彭勇政, 刘智媛, 朱晓非, 等. 5个月季品种高温处理后生理指标变化及其耐热性评价[J]. 上海交通大学学报(农业科学版), 2019, 37(5): 53 − 58. PENG Yongzheng, LIU Zhiyuan, ZHU Xiaofei, et al. Physiological index changes and heat tolerance evaluation of five rose cultivars after high temperature treatment [J]. J Shanghai Jiaotong Univ Agric Sci, 2019, 37(5): 53 − 58. [7] 李永华, 孙丽丹, 苏志国, 等. 短期高温对牡丹叶片光合作用及相关生理指标的影响[J]. 河南科学, 2008, 26(3): 291 − 293. LI Yonghua, SUN Lidan, SU Zhiguo, et al. Effects of short-term high temperature on photosynthesis and related physiological indices in the leaves of Paeonia suffruticosa [J]. Henan Sci, 2008, 26(3): 291 − 293. [8] 骞光耀, 孔祥生, 张淑玲. 3个牡丹品种对高温胁迫的生理响应[J]. 江苏农业科学, 2017, 45(12): 103 − 105. QIAN Guangyao, KONG Xiangsheng, ZHANG Shuling. Physiological response of three Paeonia suffruticosa varieties to high temperature stress [J]. Jiangsu Agric Sci, 2017, 45(12): 103 − 105. [9] 贾琪, 吴名耀, 梁康迳, 等. 基因组学在作物抗逆性研究中的新进展[J]. 中国生态农业学报, 2014, 22(4): 375 − 385. JIA Qi, WU Mingyao, LIANG Kangjing, et al. Advances in applications of genomics in stress resistance studies of crops [J]. Chin J Eco-Agric, 2014, 22(4): 375 − 385. [10] 祝小云. 切花非洲菊苗期在高温胁迫中的生理生化响应和转录组分析[D]. 杭州: 浙江农林大学, 2016. ZHU Xiaoyun. Physiological and Biochemical Responses of Gerbera Cultivars to Heat Stress and Transcriptome Analysis[D]. Hangzhou: Zhejiang A&F University, 2016. [11] LI Yongfang, WANG Yixing, TANG Yuhong, et al. Transcriptome analysis of heat stress response in switchgrass (Panicum virgatum L.) [J]. BMC Plant Biol, 2013, 13(1): 153 − 164. [12] WANG Wangxia, VINOCUR B, SHOSEYOY O, et al. Role of plant heat-shock proteins and molecular chaperones in the abiotic stress response [J]. Trends Plant Sci, 2004, 9(5): 244 − 252. [13] OHAMA N, SATO H, SHINOZAKI K, et al. Transcriptional regulatory network of plant heat stress response [J]. Trends Plant Sci, 2017, 22(1): 53 − 65. [14] BUCHANAN B B, GRUISSEM W, JONES R L. 等. 植物生物化学与分子生物学 (2004)[M]. 瞿礼嘉, 顾红雅, 白书农, 等译. 北京: 科学出版社, 2004. [15] LIU Liang, CHEN Jiyun, YANG Bo, et al. Crystal structure and function of an unusual dimericHsp20.1 provide insight into the thermal protection mechanism of small heat shock proteins [J]. Biochem Biophys Res Commun, 2015, 458(2): 429 − 434. [16] HU Xiuli, YANG Yanfang, GONG Fangping, et al. Protein sHSP26 improves chloroplast performance under heat stress by interacting with specific chloroplast proteins in maize (Zea mays) [J]. J Proteomics, 2014, 115: 81 − 92. [17] GAO Lulu, MA Yuzhu, WANG Peng, et al. Transcriptome profiling of clematis apiifolia: insights into heat-stress responses [J]. DNA Cell Biol, 2017, 36(11). [18] 王莲英. 中国牡丹品种图志[M]. 北京: 中国林业出版社, 1997: 2−28. [19] 史倩倩. 基于转录组测序滇牡丹花色形成分子调控机理研究[D]. 北京: 中国林业科学研究院, 2015. SHI Qianqian. Studies on the Molecular Mechanism of Paeonia delavayi Flower Color Formation[D]. Beijing: Chinese Academy of Forestry, 2015. [20] 张庆雨, 于蕊, 谢力行, 等. 牡丹种子脂肪酸合成相关基因PrLPAAT4的克隆与表达分析[C]//中国园艺学会观赏园艺专业委员会、国家花卉工程技术研究中心. 中国观赏园艺研究进展(2018). 北京: 中国林业出版社, 2018: 502 − 511. [21] 郑艳伟. 江南牡丹品种资源调查与引种栽培研究[D]. 杭州: 浙江农林大学, 2009. ZHENG Yanwei. The Study on the Investigation of Tree Peony Varieties and Its Introduction Cultivation in the South Yangtse River of China[D]. Hangzhou: Zhejiang A&F University, 2009. [22] 张佳平, 李丹青, 聂晶晶, 等. 高温胁迫下芍药的生理生化响应和耐热性评价[J]. 核农学报, 2016, 30(9): 1848 − 1856. ZHANG Jiaping, LI Danqing, NIE Jingjng, et al. Physiological and biochemical responses to the high temperature stress and heat resistance evaluation of Paeonia lactiflora Pall. cultivars [J]. J Nucl Agric Sci, 2016, 30(9): 1848 − 1856. [23] MALONE J H, OLIVER B C. Microarrays, deep sequencing and the true measure of the transcriptome[J]. BMC Biol, 2011, 9(1): 34. doi: 10.1186/1741-7007-9-34. [24] PATEL R K, MUKESH J. NGS QC Toolkit: a toolkit for quality control of next generation sequencing data[J]. PLoS One, 2012, 7(2): e30619. doi: 10.1371/journal.pone.0030619. [25] TRAPNELL C, HENDRIEKSON D G, SAUVAGEAU M, et al. Differential analysis of gene regulation at transcript resolution with RNA-seq [J]. Nat Biotechnol, 2013, 3l (1): 46 − 53. [26] LIVAK K J, LIVAK SCHMITTGEN T D. Analysis of relative gene expression data using real-time quantitative PCR and the 2−ΔΔCT method [J]. Methods, 2001, 25(4): 402 − 408. [27] ARYA M, SHERGILL I S, WILLIAMSON M, et al. Basic principles of real-time quantitative PCR [J]. Expert Rev Mol Diagn, 2005, 5 (2): 209 − 219. [28] 马月萍, 戴思兰, 马艳蓉. 荧光定量PCR技术在植物研究中的应用[J]. 生物技术通报, 2011(7): 37 − 45. MA Yueping, DAI Silan, MA Yanrong. Application of technique of quantitative real-time PCR in research of lants [J]. Biotechnol Bull, 2011(7): 37 − 45. [29] 王彦杰, 董丽, 张超, 等. 牡丹实时定量PCR分析中内参基因的选择[J]. 农业生物技术学报, 2012, 20(5): 521 − 528. WANG Yanjie, DONG Li, ZHANG Chao, et al. Reference gene selection for real-time quantitative PCR normalization in tree peony (Paeonia suffruticosa Andr.) [J]. J Agric Biotechnol, 2012, 20(5): 521 − 528. [30] WAHID A, GELANI S, ASHRAF M, et al. Heat tolerance in plants: an overview [J]. Environ Exp Bot, 2007, 61(3): 199 − 223. [31] YIN Hui, CHEN Qiuming, YI Mingfang. Effects of short-term heat stress on oxidative damage and responses of antioxidant system in Lilium longiflorum [J]. Plant Growth Regul, 2008, 54(1): 45 − 54. [32] ZHAO Daqiu, XIA Xing, SU Jianghong, et al. Overexpression of herbaceous peony HSP70 confers high temperature tolerance[J]. BMC Genomics, 2019, 20(1): 70. doi: 10.1186/s12864-019-5448-0. [33] 宫本贺. 百合热激转录因子L1HSFA1及其下游热激蛋白L1HSP70响应热胁迫的机制解析[D]. 北京: 中国农业大学, 2014. GONG Benhe. Mechanism Analysis of Response to Heat Stress of LIHSFA1 and its Downstream LIHSP70 from Lily(Lilium longiflorum)[D]. Beijing: China Agricultural University, 2014. [34] SOO M P, CHOO B H. Class Ⅰ small heat-shock protein gives thermotolerance in tobacco [J]. J Plant Physiol, 2002, 159(1): 25 − 30. 期刊类型引用(3)
1. 张昆凤,王邵军,张路路,樊宇翔,解玲玲,肖博,王郑钧,郭志鹏. 土壤细菌呼吸对西双版纳热带森林恢复的响应. 生态学报. 2023(10): 4142-4153 . 百度学术
2. 原樱其,朱仁超,杨宇,余爱华. 不同生态系统土壤呼吸影响因素研究进展. 世界林业研究. 2023(04): 15-21 . 百度学术
3. 陈炎根,胡艳静,黄莎,刘波,吴继来,王懿祥. 不同间伐强度对杉木人工林土壤呼吸速率的短期影响. 浙江农林大学学报. 2023(05): 1054-1062 . 本站查看
其他类型引用(6)
-
-
链接本文:
https://zlxb.zafu.edu.cn/article/doi/10.11833/j.issn.2095-0756.20200529