高品質のぶどうから高品質のワインが生まれます。 多年生結実作物の栄養器官と生殖器官の間の炭水化物の配分は、高い生産性と品質を達成し、維持するために重要です。
光合成は、植物全体に輸送および分配される炭水化物を生成し、その生存、栄養成長、および生殖発達に影響を与えます。 したがって、葉は炭水化物と見なされます source、他の臓器は シンク.
ブドウ栽培では、モデリングにより、品質と量に影響を与える管理インプットを知ることができます。 葉の除去、果実の摘み取り、冬の剪定などの管理入力は、一般に、生育期にソース器官とシンク器官の間の比率を最適化することを試みることにより、異なる植物器官間の炭水化物配分を操作することを目的として行われます.
ニュージーランド植物・食品研究所マールボロ研究センターの研究者であるジュンチー・ジューと彼の同僚 多年生果樹の臓器バイオマスの変動性と炭水化物の分布をよりよくシミュレートするモデルを決定するために、XNUMX 種類の炭水化物の割り当てと輸送のモデルを比較しました。. この作品は最近、 <font style="vertical-align: inherit;">in silico</font> 植物
一般的な同化プール (CP) モデル 炭水化物を引き付ける植物器官の発達能力は、シンク強度のみに基づいていると仮定します. 機械的師部炭水化物輸送 (CT) モデルは、炭水化物を誘引する植物器官の発達能力は、シンク強度と器官のトポロジー位置と炭水化物濃度勾配に基づいていると仮定しています.
「より単純な CP モデルは、多くの年間作物のバイオマス生産と最終収量をシミュレートする際に、さまざまなモデリング プラットフォームで広く使用され、成功しています。 しかし、樹木やつる植物の種に関する多くの研究では、特定の枝の器官の成長は、植物全体の炭水化物の状態とともに、その枝の炭水化物の状態に依存することが示されています. これは CP モデルでは捉えられませんが、CT モデルでは捉えることができます」と Zhu 氏は言います。
著者らはまず CP モデルを改良し、 グレープバインXL、彼らが以前に開発した。 彼らが行った改善のいくつかは次のとおりです。
- 追加 既存の師部/木部輸送モデル これには、茎のセグメント (節間、コルドン、および幹) の水圧特性と、炭水化物輸送経路に沿った炭水化物濃度の変化が含まれます。
- すべての炭水化物のローディングとアンローディングの温度応答を組み込み、
- キャノピー アーキテクチャの表現を強化して、葉の向きを最適化し、葉の向日性を表現します。
彼らは、炭素配分が変更されたときに、各臓器の非構造炭水化物貯蔵量と総乾燥質量が確実に捕捉されるようにすることで、改善されたモデルを調整しました。 この実験は、以前の研究のデータを使用して調整されました。 ソースの強度を変更するために、ベリーの熟成期間中に葉が取り除かれました. 100 つの処理は、つるごとに保持される 25 の葉、つるごとに保持される XNUMX の葉、および葉なし (すなわち、実験の開始時にすべての葉が除去された) でした。 改善されたモデルによってシミュレートされた各臓器の非構造炭水化物貯蔵量と総乾燥質量のダイナミクスは、観測された値とよく一致しました。
次に著者らは、キャノピー構造が均質である場合に、最終的なベリーの質量と炭水化物濃度を捉える CT モデルと CP モデルの能力を比較しました。 このシミュレーションでは、すべての果物が炭水化物源に等しく近いか、樹冠内に均等に分布していました。 彼らは、炭素輸送経路に沿った炭水化物濃度勾配が比較的小さいことを発見しました。 このため、XNUMX つのモデルのパフォーマンスは非常に似ていました。
次に、キャノピー構造が不均一な場合のモデルを比較し、房と炭水化物源の近接性の影響を明らかにした。果実と炭水化物源との距離は、作物負荷の増加とともに増加した。CPモデルによって得られた均一房乾物量は、各作物負荷処理においてCTモデルによって得られた平均房乾物量値と統計的に等しかった。しかし、より単純なCPモデルでは、CTモデルによって示された、作物負荷の増加に伴う房乾物量の変動係数の増加を捉えることができなかった。
Zhu は次のように結論付けています。ぶどう園と果樹園の管理に。」
研究論文：
Junqi Zhu、Fang Gou、Gerhard Rossouw、Fareeda Begum、Michael Henke、Ella Johnson、Bruno Holzapfel、Stewart Field、Alla Seleznyova、多年生果樹における臓器バイオマスの変動性と炭水化物分布のシミュレーション: 一般的な同化物プールと師部炭水化物輸送の比較モデル、 in silico Plants、2021;、diab024、 https://doi.org/10.1093/insilicoplants/diab024
この原稿は in silico Plant の一部です。 機能構造プラントモデル特集号.
モデルとデータは、git リポジトリで公開されています。 https://github.com/junqi108/Grapevine-carbon-transport.git
