四通道動(dòng)態(tài)LED陣列近紅外光譜儀 DUAL-KLAS-NIR

四通道動(dòng)態(tài)LED陣列近紅外光譜儀

DUAL-KLAS-NIR

同步測量PSII活性（葉綠素熒光）和PSI活性（P700）

PC（質(zhì)體藍素）Fd（鐵氧還蛋白）的氧化還原變化

2016年2月Photosynthesis Research雜志發(fā)表了Schreiber博士團隊研究文章Deconvolution of ferredoxin, plastocyanin, and P700 transmittance changes in intact leaves with a new type of kinetic LED array spectrophotometer，隆重介紹了設計的DUAL-KLAS-NIR四通道動(dòng)態(tài)LED陣列近紅外光譜儀。之后2016年4月，2017年3月Schreiber博士團隊再次發(fā)表文章，進(jìn)一步闡述DUAL-KLAS-NIR的實(shí)際應用。

作為PSI的電子供體和電子受體，PC（質(zhì)體藍素）和Fd（鐵氧還蛋白）對PSI的氧化還原起著(zhù)至關(guān)重要的調控作用。但一直缺乏科學(xué)便捷的手段對其運轉狀態(tài)進(jìn)行檢測。集成以DUALl-PAM-100為標志的第二代PAM的基本功能，采用*的去卷積技術(shù)（一種根據來(lái)源不同對信號進(jìn)行分離的技術(shù)），WALZ公司推出了可以測量PC和Fd氧化還原狀態(tài)的新一代PAM熒光儀—DUAL-KLAS-NIR四通道動(dòng)態(tài)LED陣列近紅外光譜儀。

DUAL-KLAS-NIR不但集成了Dual-PAM-100的基本功能，可以同時(shí)測量PSP和PSI，而且能夠測量4組不同波段（780-820nm，820-870nm，840-965nm，870-965nm）的信號，實(shí)現對P700（PSI反應中心）、PC和Fd的氧化還原狀態(tài)分別測量。另外，它還可以測量由540nm和460nm光化光激發(fā)的葉綠素熒光。利用DUAL-KLAS-NIR四通道動(dòng)態(tài)LED陣列近紅外光譜儀，可以準同步地測量各種不同的信號，不僅在馳豫動(dòng)力下，還可持續地在自然穩態(tài)下同時(shí)獲取各組分的信息。

突出特點(diǎn)

?  可測量活體葉片或懸浮液，對P700、PC和Fd分別進(jìn)行連續的實(shí)時(shí)的去卷積分析。

?  同時(shí)測量分別由540nm（整個(gè)葉片）和460nm（表層細胞層）波段激發(fā)的兩種葉綠素熒光。

?  通過(guò)集成發(fā)光二極管技術(shù)，高度緊湊的固態(tài)照明系統，提供635nm，460nm的光化光和740nm波段遠紅光，以及635nm單周轉和多周轉飽和閃光。

?  擁有和DUAL-PAM-100相似的光學(xué)部件幾何結構，可與3010-DUAL兼容，結合GFS-3000光合儀，在可控條件（光照，溫度，濕度，CO₂濃度）下，同步測量氣體交換和電子傳遞相關(guān)的氧化還原。

?  測量光頻率范圍廣（1 - 400 kHz），允許連續評估Fo，可以在高時(shí)間分辨率下記錄快速動(dòng)態(tài)瞬變（如多相熒光上升動(dòng)力學(xué)或脈沖弛豫動(dòng)力學(xué)）。

主要功能

?  測定質(zhì)體藍素（PC），PS I反應中心（P700）和鐵氧還蛋白（Fd）的氧化還原變化。

?  通過(guò)應用創(chuàng )新的分析方法獲得PC，P700和Fd光譜特征。在線(xiàn)監測P700，PC和Fd的氧化還原變化，并確定PC / P700和Fd / P700的比值。

?  可以通過(guò)綠色或藍色PAM測量光來(lái)激發(fā)熒光。綠光比藍光更深入到葉子中。因此，綠色激發(fā)的熒光包括來(lái)自更深葉層的信息，因此非常適合與整個(gè)葉子的NIR吸收測量進(jìn)行對比分析。

?  專(zhuān)業(yè)數據記錄軟件，入門(mén)特別簡(jiǎn)單?？墒褂肈UAL-KLAS-NIR軟件的自動(dòng)測量程序實(shí)驗，也可以編輯腳本（Script）或者保存手動(dòng)測量程序（Trigger），輕松執行復雜的測量協(xié)議?？勺远x測量動(dòng)作用于特殊誘導過(guò)程動(dòng)力學(xué)曲線(xiàn)數據獲取和分析。

?  兼具慢速動(dòng)力學(xué)曲線(xiàn)（飽和脈沖分析、誘導曲線(xiàn)和光響應曲線(xiàn)）和快速動(dòng)力學(xué)曲線(xiàn)（飽和脈沖動(dòng)力學(xué)曲線(xiàn)、高達30µs分辨率的馳豫動(dòng)力學(xué)曲線(xiàn)）。

應用領(lǐng)域

光合作用電子傳遞過(guò)程各復合體的氧化還原狀態(tài)深入剖析，類(lèi)囊體膜蛋白組分功能研究。

可廣泛應用于光合合成生物學(xué)研究相關(guān)的植物學(xué)，植物生理學(xué)，分子生物學(xué)，農學(xué)，林學(xué)的領(lǐng)域。

應用案例

DUAL-KLAS-NIR為光合作用開(kāi)辟了一個(gè)全新的研究領(lǐng)域，實(shí)時(shí)顯示P700，PC和Fd在活體材料中的氧化還原狀態(tài)，在線(xiàn)解卷積氧化還原信號。實(shí)現PS I及其供體側和受體側氧化還原動(dòng)力學(xué)的同步測量，從而了解它們圍繞光系統I的復雜相互作用，另外還可以探究PS I周?chē)难h(huán)電子傳遞的信息。

在DUAL-KLAS-NIR出現之前，測量光系統I的有效量子產(chǎn)量，P700信號總是會(huì )摻雜Fd的貢獻和PC的變量。上圖中圖C顯示了不同光強梯度下甘藍型油菜葉片PSI的有效PSI量子產(chǎn)量Y(I)，PSII的有效量子產(chǎn)量Y(II)和經(jīng)PSI熒光修正后的PSII的有效量子產(chǎn)率Y(II)corr。經(jīng)過(guò)修正后，Y(II)corr和Y(I)在低光強下相似（小于500μmol m^-2 s^-1）。然而，當光強大于500μmol m^-2 s^-1時(shí)，Y(I)明顯高于Y(II)，Y(I)/Y(II)可達1.45.

光系統I的有效天線(xiàn)尺寸測量。植物樣品從在黑暗條件轉移到光下時(shí)，在PSI附近，首先PC被氧化，開(kāi)始積累，之后才是P700被氧化。單純的PC信號變化的初始斜率可以用作PS I的有效天線(xiàn)尺寸的度量。

DUAL-KLAS-NIR軟件設有一個(gè)窗口顯示P700和PC氧化還原狀態(tài)的相對變化。該功能可以用來(lái)計算PC和P700之間的表觀(guān)平衡常數。這對研究P700與其供體側的相互關(guān)系是非常重要的。

 對暗適應的葉子施加飽和脈沖，測量Fd氧化還原動(dòng)力學(xué)。我們不難發(fā)現，飽和脈沖產(chǎn)生的電子將Fd還原，飽和脈沖之后的黑暗中，Fd被緩慢再氧化。之后，PSI的受體側的電子流被激活，再氧化動(dòng)力學(xué)變得更快。在激活PSI的受體側之后，可以通過(guò)監測脈沖后Fd再氧化的速率來(lái)研究Fd的暗滅活。這些動(dòng)力學(xué)變化可以通過(guò)指數擬合程序擬合。圖A給出了Fd再氧化動(dòng)力學(xué)曲線(xiàn)指數擬合程序擬合的實(shí)例，圖B顯示了常春藤葉片不同暗適應時(shí)間后的PSI受體側的暗滅活動(dòng)力學(xué)差異。

PC，P700和Fd的NIR透射率變化與這些復合物的在樣品中的含量成比例，并且PC，P700和Fd的消光系數的比率是恒定的。這可以用于探究不同物種或不同生長(cháng)條件下（例如陽(yáng)生/陰生，脅迫/非脅迫）樣品的PC / P700和Fd / P700比率，以及PC和Fd庫的相對大小?，F已觀(guān)察到高PC / P700比率與高電子傳遞速率（ETR）值相關(guān)。上圖顯示，在常春藤陽(yáng)生和陰生葉片中，相對于P700，它們PC和Fd含量有著(zhù)顯著(zhù)的不同。

主要測量參數：

?  葉綠素熒光測量：Fo, Fm, Fm’, F, Fo’, Fv/Fm, Y(II), qP, qL, qN, NPQ, Y(NO), Y(NPQ) , ETR(II)等參數，以及各種熒光動(dòng)力學(xué)曲線(xiàn)。

?  P700測量：必須能夠測量Pm, Pm’, Y(I), ETR(I)， Y(ND)和Y(NA)等參數，以及各種P700動(dòng)力學(xué)曲線(xiàn)。

?  PC測量：PCm, PCm’, PCox, Rel PCox

?  Fd測量：Fdm, Fdm’, Fdred, Rel Fdred, Fd/PC

?  實(shí)時(shí)顯示數據采集，可以連續顯示數據采集過(guò)程即完整的動(dòng)力學(xué)曲線(xiàn)過(guò)程

?  軟件程序：慢速動(dòng)力學(xué)曲線(xiàn)，快速動(dòng)動(dòng)力學(xué)曲線(xiàn)，曲線(xiàn)擬合

產(chǎn)地：德國WALZ

代表文獻

數據來(lái)源：光合作用文獻Endnote數據庫

原始數據來(lái)源：Google Scholar

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