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JIP-test和主成分分析(PCA)在植物光合作用研究中的应用-3

2021.3.02

图4c. 数据点降维的信息损失与矫正：X/Y轴矫正

最好的结果应该是我们依然选择了某个直线，并把点投影到这条直线上，但是点之间没有重合，点与点的间隔也比较远。看到这里，我们就知道PCA到底要做什么了，没错，就是找到这条直线，并求出投影到这条直线的点的坐标（当然二维降一维是直线，三维降二维就是平面了，更多维度也是类似的）。

3.主成分分析在JIP-test中的应用

主成分分析（PCA）是深度分析JIP-test众多荧光参数的有效方法。通过PCA对JIP-test荧光参数进行二次处理，对其数量、精度和复杂性进行分析，可以识别荧光参数大数据中内的隐藏信息，而传统方法则是无法有效进行的(Samborska et al.2014)。

使用PEA系列植物效率分析仪，每个样品仅需2秒钟，即可获得完整OJIP曲线和50多个荧光参数，包括(i)OJIP曲线特征位点F_J、F_I、Area等，(ii)比活性参数ABS/RC、TR_M/RC等，(iii)性能指数PI_ABS、PI_total等和(iiiii)推动力DF_ABS等。
JIP-test每个荧光参数并不是完全独立的，因为JIP-test荧光参数是根据荧光瞬态曲线点计算的，其中一些参数由于其数学表达式（如φD_o和φP_o）而具有很高的相关性。
通过主成分分析PCA评估植物在不同环境下的生理或胁迫效应，以确定对植物光合生理反应最敏感的参数，这种方法允许将一组测量参数转换成较少的变量，以确定植物生理状态的变化(Jolliffe，2002; Legendre and Legendre 2012; Goltsev etal. 2012)。

图5：羽状短柄草(Brachypodium pinnatum)不同林分密度对54个JIP-test荧光参数的PCA分析(Baba，未发表)

如图5中JIP-test荧光数据来自于不同生长年龄短柄草(随着生长年龄的增大，其林分密度随之增大)。首先第一PCA轴(Dim1)向上，两个极值分别为：V_I和单位PSⅡ活性反应中心比通量参数(TRo/RC、ETo/RC、REo/RC)。

同时第二PCA轴(Dim2)向上，可以看到参数Fv/Fo和PSⅡ原初最大量子产率(Φ_Po)的增大。

通过这种方法，我们发现了四个最重要的参数(而不是最初的54个)来描述光合机构的状态，它们与短柄草的林分密度的增加显著相关。

图6. 缺肥条件下玉米叶片JIP-test参数变异性的主成分分析(Kalaji,2014)

图6中对不同施肥处理的玉米JIP-test荧光数据进行PCA分析，使其分为了5个分离簇。第一类为对照组和缺磷植株。此簇位于Comp1和Comp2均为正值的第一象限，结果表明与对照组相比，缺磷处理对玉米光合机构的影响不显著。
第二类是均匀分布在坐标系原点附近的缺氮、缺镁和缺硫样品。缺氮、缺硫植株的参数点略有向正方向移动，缺镁植株的参数点向负方向移动。这意味着尽管JIP-test荧光参数变化具有相似性，但仍有足够的特征可用作区分组内样本的荧光表型标记。
第三类主要由植物缺钾样品组成，位于Comp1和Comp2的负区。这意味着玉米中钾的缺乏可以通过JIP-test来很容易地确定。第四和第五个簇是由缺铁和缺钙植株形成的，即当玉米缺铁或缺钙时，具有相似的JIP-test参数，并且它们与其他缺肥处理有很好的分离。

图7. 不同环境条件下5个玉米杂交种叶片JIP试验参数变异性的主成分分析：对照（C）、弱光（LL）、田间（F）、冷（Co）、热（H）和高温（SH）(Frani M et al. 2020)

图7为不同环境条件下5个玉米杂交种叶片JIP试验参数变异性的主成分分析：前三主成分占总方差的95.9%，选择的14个参数对环境效应的敏感性不同，因而对主成分形成的贡献也不同(数据见原文)。

所有五种处理都是独立的簇，并位于坐标系的不同区域。SH处理对玉米植株的热胁迫最为分散，通过JIP-test荧光参数的变化可以看出热胁迫对玉米植株的严重性。

PC1与DIo/RC(0.98)和RC/ABS(–0.96)的相关性最强，因此可以认为PC1是一个功能反应中心的量度，其两端极值处理组为C和SH。与PC2两极相关性最强的参数为(V_J，-0.90)和Ψ_Eo(0.87)。

在第二主成分两端的是F、Co和LL处理组，其中LL和Co的主要特征参数是V_J和V_I，F处理组的特征是解释电子传递通量的Ψ_Eo和ETo/RC。在最近对几种植物的环境影响分类的研究中，也显示了相似的JIP参数分组(Bussotti et al. 2020)。

此例中PI_ABS似乎只提供了一个轴向的分类，而其他JIP-test荧光参数可用于检测各个环境条件下对玉米的特定影响。例如，第一主成分的相对侧显示了玉米植株受到的两个环境极值：冷胁迫处理组(Co)-主要由VJ和VI参数表征，而高温胁迫处理组(SH)-主要由K、M_o、RE_o/RC和DI_o/RC表征。

Stirbet(Stirbet et al. 2018)等人也证实了这一点，同时建议设计新参数以表征已知特定条件反应的JIP-test参数。同时Galic等人(Galic et al. 2019)表明，PI_ABS可以有效地用于热胁迫环境下的粮食产量选择。