The Physiology of Plants under Stress (E. T. Nilsen & D. M. Orcott)
2. The Physiological Basis of Growth
IV Measuring of Plant Growthつづき
1999年10月12日 担当：はんば
4. Plastchron Index
●発達段階指数Plastchron Index（PI）
成長の発達段階を示す指数。生理学的な解析をするために、年代のそろった組織を選ぶ目的でつくられた（1880年）。葉を含む成長単位のPlastchron Indexは次のように定義される（Fig. 2.10）：
PI = n + AB/AC
Plastchron Indexが小さいほど、発達段階が早い。発達段階の初期、葉の成長が次第に大きくなる場合は、AB/ACは1より大きい。もし全ての葉の成長が均一であれば、AB/ACは1になる。発達段階がすすんで、葉の成長速度が落ちてくると、AB/ACは１より小さくなる。
●ある時間 t でのPlastchron Indexは、葉の長さを使って次のようにあらわされる：
また、ある発達段階が終了したときのPlastchron Indexを、終了するのに要した時間で割れば、成長率の発達指数がわかる：
●Plastchron Indexを使うときの仮定
（１）成長の途中であること（生殖成長をしたり、成長が止まったりしていない）
（２）成長率が指数関数的に増加すること
確認の方法：節間の長さを測_閨A全ての葉で長さが等しいとき、成長段階の中途であって成長率が一定であることが分かる
●応用範囲が広い方法であるが、組織の発達段階を正確に求めたい場合にしか利用されていない
5. Physiological Measurement
●”経験的な”光合成の測定によって、成長率を間接的に求める方法
単純に、純光合成速度を測るだけでは成長を見積もることはできない（純光合成速度と成長の関係が葉面積や環境の変化に応じて変わるから）。
葉群全体の積算された純光合成速度を測るためには、葉群全体を閉鎖された、環境制御したチャンバに入れてCO2 の減少量を測定する。
●葉群全体がチャンバに入らなければ、葉の横断面で、一日（24時間）の純光合成速度を測る。ただし、この葉の横断面は、葉群と等しい割合で、様々な発達過程の葉と、様々な微環境にある葉を含む必要がある→測定にはたいへん労力がかかる（たいていは葉群の外側の、光がよくあたる若い葉でしか測定されていない）。
●反応面分析
葉群の炭素獲得を見積もるのに使う。二つの環境因子（葉温と光強度）に対する純光合成速度を繰り返し測定して3次元プロットする（Fig. 2.12）。葉群の葉の発達段階や微環境の割合に応じて純光合成速度に重みをつけて積算する。従って、生物季節的な測定（葉の発達段階）と、微環境の測定を同時に行う必要がある
●純光合成速度から葉群の成長を見積もる方法は、それほど頻繁には使われていない（労力がかかるから）。生化学に基づいた同化モデルのほうがよく使われる。
6. Remote Sensing
●地球規模の生態学的な現象など、大きなスケールでの生産性を予測するため、光学的な技術を利用したリモートセンシングが使われるようになった。リモートセンシングの装置は、人が運搬したり、飛行機や人工衛星に搭載されたりして利用される。
●葉群からの反射パターンは土壌や木部などと明らかに異なる。リモートセンシングは、植物の葉群からのスペクトル反射信号と、葉群の生理的な活動との関係を利用している。
●近赤外光の反射
近赤外光の反射信号は、周辺に対する葉群の熱バランスを表し、葉群の熱バランスは部分的には蒸散に関係する→近赤外光の反射信号は葉群の蒸散活動と関係する。
さまざまな生態系で、蒸発散と生産性との関係が得られている→近赤外光の反射パターンは、蒸散だけでなく生産性の指標としても使える
●最も初期のリモートセンシングは、赤外光に対する近赤外光の反射の比率（NIR/IR）を利用していた。
近赤外光の反射：植生が多いほど大きくなる。葉肉細胞が近赤外光を反射するから
赤外光の反射：植生が多いほど小さくなる。クロロフィルが赤色光を吸収するから
NIR/Rは、地面に対する植被が増加するほど大きくなる→草原のバイオマスを測定するのに使われる
●正規化されたdifference vegetation indexは次のように表される
NDVI = (R-NIR)/(R+NIR)=(1-NIR/R)/(1+NIR/R)
NDVI は葉面積指数 leaf area indexに影響される（葉面積指数が大きいほど小さくなる）。ただし、NDVIは、葉面積指数だけでなく、葉群の生理的な状態にも影響を受ける→葉群の受けているストレスを、リモートセンシングで見積もることができる
●リモートセンシングから光合成を予測する際の問題点
リモートセンシングは、大きなスケールでの生産性を予測するための方法として魅力的であるが、問題点がある：
スペクトル反射から光合成をみつもろうとするとき、単純な光合成モデルを使うと問題が起こる。この光合成モデルは、気孔の機能と同化率との関係を無視しており、また葉の性質が葉群全体で均一であると仮定しているため（実状と乖離している）。
●最近になって、様々な波長のスペクトル信号と、優れた光合成モデルとの関係が得られている（Asrar 1990）。しかし、単一作物栽培されている場所に限定されており、多種が存在する自然界に応用するには不十分。将来は、いろいろな人工衛星（ランドサットの多元スペクトルスキャナや、サーマティックマッパなど）の画像を使って、広い地域にわたる生産性を見積もることができるようになると期待される。
The Physiology of Plants under Stress (E. T. Nilsen & D. M. Orcott)
2. The Physiological Basis of Growth
IV Measuring of Plant Growth
1999年10月18日 担当：はんば
7. Modeling Techniques
Curve-Fitting Procedures
●成長曲線には、
１）直線 (根の重量や長さの成長）
２）指数関数（成長率が一定）
３）ロジスティック（成長率が時間とともに一定の割合で増加）
４）累乗（成長率のlogと成長のlogが比例）
５）Gompertz（成長率が時間とともに減少：減少は成長のlogに比例）
６）Bertalanffy（成長率が時間とともに減少：成長と反比例）
などがある（表2.1.）。まず、ある決まった種や組織の成長を測定して、次に曲線をあてはめる。この曲線は恣意的である場合もあるが、恣意的な曲線でも、将来の成長を効果的に予測することができる。
●成長の測定を繰り返し行うと、誤差が生じる。繰り返し測定による誤差は、カーブフィットする場合には加算的になるので、適当なスムージングを行う必要があることもある。
●成長のパターンが規則的である場合には、カーブフィットによる成長解析は優れた方法。しかし、成長の途中で環境が変わったり、生理学的なレセプター（フィトクロムなど）が変わったりして、成長のパターンが変化したときにはカーブフィットは使えない。
Demographic Analysis
●植物体全体の成長は、モジュールと呼ばれる小さな成長単位（頂端分裂組織など）の積算として記述できる。モジュール群は、landscapeにおける植物群と同等に扱えるので、葉群はメタ個体群と考えることができる。
●ある組織の成長→モジュールの大きさや齢を基にした遷移行列を、モジュール群にあてはめる。ただし、成長解析では、モジュール同士は独立ではないので、個体群統計学demographyの仮定には反している
●デモグラフィックモデルの適用範囲は葉群、クローンの腋芽、樹木の枝のモジュールなど。どの場合も、行列モデルが基本。モジュールにラベルをつけて、成長をモニターする（年間成長を予測する場合には、一年に一度しかできない）
●時間 t から t+1 までの個体群サイズの遷移行列は次の通り：
一年に一度しか成長する時期がない場合は、2回サンプリングして計算する。成長する時期が数回ある時には、サンプリングの頻度を上げる。サイズが一定になるまで計算を繰り返して、定常状態の遷移を計算→より長期間の成長予測ができる
●モジュールの運命
モジュールの成長には、成長を続けたり、枝分かれしたり、花を咲かせたりするなどの分岐点がある。あるサイズのモジュールが、与えられた遷移を完了する確率は次の通り：
aijの値が一定の分布になるまで測定を繰り返し、そのときのモジュール群の増加率 g を求める。この値が長期の植物全体の成長を予測するために使われる。
●モデルの条件
以下の条件が満たされれば、デモグラフィック解析は、成長を予測するための強力な方法となる。
１）遷移行列は、測定の間（一年間である場合が多い）一定である
２）それぞれの大きさのモジュールには、一種類の大きさしかなく、またそのサイズ分布は一定である→測定の単位を小さくする必要がある
３）モジュールの大きさの階級の間には相互作用はない→時間とともに葉群の密度が上がる場合には、時間とともに被陰による相互作用が増加するので適さない。
Physiological Modelling
●1980年代に、光合成の生化学的なモデルが発達。酵素のキネティックス（反応速度論）と、クロロプラストの電子伝達を基礎にしており、光合成をよく予測できる（Farquhar et al. 1980）。また、気孔の半経験的なモデルにより、種々の因子（二酸化炭素濃度、気温、光、蒸気圧）に対する気孔の反応も予測できる。しかし、植物全体の成長を予測するためには、葉のレベルから個体全体のレベルにスケールアップする必要がある
●スケールアップする際の問題点
葉の発達段階と微環境が、葉郡内で異なっていること。
葉の発達段階の分布：種によって大きく異なる。一斉に展葉するタイプは葉齢がほぼそろっているが、順次展葉するタイプの葉齢は枝ごとにばらばら
微環境：外側の光がよくあたる側に葉をたくさんつける種もあれば（この場合は光環境は比較的一定になる）、葉群の密度が高く、微環境の変動が大きい種もある
●林冠の密度や幾何学構造：上層の乱流層から林冠内部への、資源の勾配に影響。
葉の方向（角度や方位）、葉の付き方（輪生、房状）も、大気の流れに影響。葉の方向の日変化（heliotropism）や風も、環境と植物の生理との関係に影響
●スケールアップのためのモデル
生化学モデルと、境界層の条件との相互作用を基礎においている。Norman(1993)のレビュー参照。
●成長と養分分布
林冠内での葉の窒素は、窒素当たり最大の成長をするように分配されている。林冠の窒素量と光合成との関係がわかれば、窒素分布を調べて林冠のレベルへスケールアップすることができる
8. Root Productivity Measurement
●根の生長量の定量化は、労力がかかる（穴を掘ったり、土を取り除いたりする）上に、未だに不正確にしかできない。根の数が多く、入れ替わりが早いから。
●根のサンプリング
１）根の深さと空間分布を求める
２）いろいろな時間間隔で、複数の土壌コアを抜く
３）水に浮かべるなどの方法で根を分ける
４）直径からいくつかの階級に分け、根の生死を判別してカウント
手で根を分けると、変動が大きい上に根の一部しか分離できない。根を洗う器具も開発されており、水に浮かべたときの誤差が小さくなる
●根の生死を見分ける方法
浮力の違い、14Cや32Pなどの放射性同位元素のラベルをして放射活性をみる、テトラゾリウムや蛍光染料で染める
●根を完全に土や媒体mediumから分離するのは難しいため、根には媒体mediumのコンタミが起こる。土壌のコンタミは、根に灰をつけて重量の増加を測定することによって見積もることができる。mediumのコンタミは、炭素や窒素、水素、酸素の安定同位体比を測定することで、見積もることが可能（mediumと根の同位体比が明らかに異なっている場合）。
●植物種の根を分ける方法
炭素や窒素の安定同位体（C3とC4、窒素固定する植物としない植物）
近赤外光のスペクトル（Rumbaugh et al. 1988）
分子生物学的な方法（RAPD フィンガープリント)
●根の表面積や全長を簡単に測る方法
格子の上に根を広げさせ、グリッドに接触している数から根の全長を求める
画像解析から根の表面積を求める
●根の成長を測る新しい方法
葉から14Cなどのラベルをいれ、根の14Cの濃度を適当な間隔で測定して、希釈率から根のバイオマスを計算。14Cの流量など、煩雑な因子が必要であるが、根をサンプリングする方法に比べると誤差が小さい。
●土壌のバッグやスクリーンを適当な深さに埋めて、時間をおいて掘り出して、その中に入っている根を測定すれば、新しく成長した根の量を測定できる。根を切ることによる撹乱の影響があり、また実際の土壌と、土壌バッグやスクリーンとでは根の成長が異なる可能性がある。
●根の成長率の測定は、植物の組織の中でも最も難しい。空間的に根の分布は不均一であること、コンタミが起こりやすいこと、植物同士を分離するのが難しいこと、細根のサンプリングが困難なことなどが原因。植物が生産した物質の多くは根に分配されるので、植物全体の成_キを研究するためには、根の成長率を測定する方法を改良することが大変重要である。
The Physiology of Plants under Stress (E. T. Nilsen & D. M. Orcott)
2. The Physiological Basis of Growth
1999年11月1日 担当：はんば
V Summary
植物の生長で重要な点は
１）可塑的であること。細胞・組織の成長や分配パターンは、植物の個体の遺伝的な歴史や環境に依存して、時間的・空間的に変化する
２）モジュールとしての性質があること。成長の形態や回転率、個体全体の成長率にかかわる。
３）成長過程は、周囲の環境条件と不可分の関係がある
Studey-review Outline
Physiological Basis of Growth
○植物の生長は細胞の伸長が基礎
Components of Cell Growth in Plants
○細胞分裂を調節する細胞周期のなかで、 G2ーM とG1-S期の移行がもっともよくしられている
○ G2ーM期の移行は、p34（有糸分裂活性化キナーゼ）とサイクリンBからなるMPF(maturation promoting factor）タンパク複合体によって調節される
○MPFによる調節は、p34の15Tyr（リン酸化チロシン15）のリン酸化と脱リン酸化によっておこなわれる
○植物の G2ーM 移行にかかわるタンパクや遺伝子は動物細胞と共通のものが多いが、前期前微小管束preprophase bandは植物特有（図1）
○ G1ーM期の移行は、 G2ーM期と似たタンパク複合体によって調節されているだろう
○ G1ーM期の移行は、窒素などの重要な資源の量によっても調節されている
○サイトカイニンは、有糸分裂を調節するmRNA群の平衡によって、 G2ーM 移行を促進
○ジベレリンは G1ーM期の移行を促進するが、そのメカニズムは不明
Cell Expansion
○植物の生長は、大半が細胞の伸長によっておこる
○細胞壁は多糖類に埋め込まれたセルロースの微小繊維ミクロフィブリルでできている
○一次細胞壁の剛性は、ヘミセルロース/ゲル状多糖類、セルロース間、細胞壁タンパク質の間の水素結合に依存
○細胞壁の水は、弾性や化学的な活性や壁の構造を維持するためにきわめて重要
○細胞壁の弾性的な伸長：膨圧が降伏強さを超え、壁の張力がゼロより大きくなるとおこる
○細胞壁の弾性は、降伏強さ以下での張力を反映。水素結合は壊れないので圧力がなくなれば細胞壁はもとのかたちにもどる
○体積弾性率：細胞の弾性をあらわす。値は１ないし50MPa
○細胞伸長には４つの調節因子がかかわる。オーキシンが最もよく知られている
○オーキシンは壁の中の、細胞壁をゆるめる因子の放出をうながす。そのため細胞壁張力mが減少して細胞伸長が増加。
The Physiology of Plants under Stress (E. T. Nilsen & D. M. Orcott)
2. The Physiological Basis of Growth
1999年11月15日 担当：はんば
Studey-review Outlineつづき
Whole Plant Growth
Proportional growth of organs
☆環境条件や種（遺伝・進化・環境が要因）によって、植物の器官へのリソース分配は異なる
☆種内や個体内でも、器官への分配は空間的・時間的に変わり、植物全体の成長に影響しうる
Determinate versus interminate growth
☆植物はモジュール的な成長をする：それぞれの器官の複製をつくる
☆限定成長：シュートは生育期間に、花をつけて伸長を停止する
☆非限定成長：生殖器官をつけても成長がとまらず、何回かの生育期間にわたって成長し続ける
Consideration of plant architecture
☆植物の構造を調節する遺伝的な因子は、生化学的な束縛条件と関係
☆植物の軸に対する器官の空間的な配置：葉序できまる。器官と器官の間隔や、器官の生産率は環境条件できまる
Genetic Regulation of Growth Rate
☆同じ環境でそだてても、個体によって成長は異なる。成長は遺伝的で、多くの遺伝子によって調節されている
Measureing plant growth
☆総一次生産：生育期間の間に、生きている組織に蓄積された非生物的な資源の合計
☆純一次生産：総一次生産マイナス呼吸
☆真の増加量TIは、純一次生産から捕食や落葉、リークなどによるロスを引いたもの
☆作物生産は、TIから収穫時のロスを引いたもの
Techniques for measureing growth
Direct sampling techniques
☆連続的なサンプリング：作物のような、種数が少ない、大面積の均一なシステムに適しているが、変動が大きい自然生態系に応用するには限界がある。サンプリング間隔を非常に短くしなければ、組織の入れ替わりをカウントできない
Relativized measures of growth
☆成長率RGR：植物の全重量に対する成長。指数関数的な成長をするとき一定になる
☆純同化率NAR：前葉面積に対する瞬間的な成長
☆RGRを積分すればある期間の成長がわかる。しかしNARの積分は、葉面積と重量の関係に依存してさまざまな式になりうる
Indirect sampling techniques
Dimension analysis
☆植物の大きさをあらわす指標（基部直径、生産性、バイオマス、分配）の間で、回帰式をだすことができる。その場合、最初にだけサンプリングをすれば、回帰式から生産性を非破壊でみつもることができる（自然界や大きな種に適する）
☆量的なフェノロジー（組織の交代率を測定する）によって、組織の脱落や被食による量をみつもることができる
Plantochron index
☆発達段階指数Plastchron Index（PI）：年代のそろった葉を選ぶ目的でつくられた。枝の発達段階の測定にもつかえる
☆ ある発達段階が終了するまでの日数から、成長率が測定できる
Remote Sensing
☆葉群からのスペクトル反射信号と、生産性との関係から広い地域の成長を予測できる。
☆最も初期のリモートセンシング（赤外光を生産性の関係）は、不適切な光合成モデルを使うと問題が起こる。
☆様々な波長のスペクトル信号と、光合成モデルとの関係は、単一種でよく研究されているが、多種の植物についてはまだこれから。
Modeling Techniques
Curve-Fitting Procedures
☆成長曲線には、ログ、指数関数、Gompertz、Bertalanffyなどがある
☆カーブフィットによって得られた式から、生化学的な基礎なしでも成長が予測される
☆間欠的な成長や遅延する成長にはカーブフィットは使えない。
Demographic Analysis
☆個体群のデモグラフィックモデル（特に個体群の構造と成長の間の遷移行列モデル）は、シュートや葉の成長にあてはめられる
☆樹冠はモジュールの群として考えられる。モジュール群は大きさと成長カテゴリー（分枝、開花、成長）の間の遷移によってモニターされる
☆LeslieとLefkovitchの遷移モデル→モジュールクラスの定常的な遷移確率が予測される
☆遷移行列が、測定の間一定であり、気候の年変動や年齢による成長の変化が全体の成長に影響しないとき、遷移確率から成長が予測できる
Physiological Techniques
☆光合成や気孔の機能のモデルは光合成をよく予測できるが、植物全体の成長を予測するためには、葉群全体のレベルにスケールアップする必要がある
☆スケールアップは、葉の発達段階と微環境が、葉郡内でへテロなので難しい。
☆林冠の炭素獲得モデル：林冠の構造や葉の付き方、微環境を考慮
☆林冠のヘテロな環境を考慮するのは難しいので、単純な光透過モデルによるスケーリングが発達している
Root Productivity Measurement
☆根は、生長量を見積もるのが最も難しい組織。切り離すのが難しく、コンタミがおこるから。また細根は入れ代わりが早いので、連続的なサンプリングではカウントできない
☆根の生産性の見積もり：放射性元素のラベルの希釈率を測る、土壌のバッグやスクリーンに入り込んできた根を測る。根系を撹乱するので正確に見積もれないことがある