![]() |
ИСТИНА |
Войти в систему Регистрация |
ИСТИНА ИНХС РАН |
||
Определение видового состава фитопланктона - важная задача экомониторинга, как в контексте оценки биомассы фитопланктона, так и для изучения возможной токсичности наблюдаемого цветения. Используемые на данный момент средства дистанционного зондирования (спутниковые или установленные на кораблях) направлены, в основном, на определение биомассы фитопланктона, при этом в качестве параметра, характеризующего биомассу, используется концентрация хлорофилла а. Эта величина чувствительна к факторам окружающей среды (количеству питательных веществ, световым условиями) и, кроме того, его содержание отличается для различных видов фитопланктона. Таким образом, для оценки количества клеток, содержащихся в изучаемом образце, необходимо параллельно получать информацию о физиологическом состоянии и видовом составе фитопланктона. Измерение переменной флуоресценции с помощью метода FIRe (метода индукции и релаксации флуоресценции) – подход, позволяющий получать эти данные одновременно. Одно из преимуществ этого метода состоит в высокой чувствительности, достаточной для изучения проб в режиме проточной кюветы без предварительного их концентрирования. В предлагаемом проекте планируется использовать мультиспектральную версию данного прибора с 5 различными длинами волн возбуждения, позволяющими возбуждать флуоресценцию различных групп хромофоров. По соотношению отклика на различное возбуждение можно судить о соотношении пигментов в клетке и, соответственно, о видовом составе. Длины волн возбуждения выбраны таким образом, что данный прибор может быть использован как для изучения микроводорослей, так и цианобактерий. Информация о видовом составе и оценка биомассы позволит выделять районы токсичного цветения. Разработанный метод сможет быть использован как сам по себе, так и как средство подспутникового контроля, дополняющее региональные спутниковые алгоритмы оценки биомассы фитопланктона и видового состава.
Determining the species composition of phytoplankton is an important task of eco monitoring, both in the context of estimating the phytoplankton biomass, and for studying the possible toxicity of the observed flowering. The currently used remote sensing tools (satellite or mounted on ships) are aimed mainly at determining the biomass of phytoplankton, while the chlorophyll-a concentration is used as a parameter characterizing biomass. This value is sensitive to environmental factors (the number of nutrients, light conditions) and, in addition, its content is different for different phytoplankton species. Thus, in order to estimate the number of cells contained in the sample under study, it is necessary to obtain in parallel information about the physiological state and species composition of phytoplankton. Measurement of variable fluorescence using the FIRe method (the method of induction and fluorescence relaxation) is an approach that allows to obtain these data simultaneously. One of the advantages of this method is a high sensitivity, sufficient for studying samples in the flow cell mode without first concentrating them. In the proposed project, it is planned to use a multispectral version of this device with 5 different excitation wavelengths that allow fluorescence of different groups of chromophores to be excited. By the ratio of the response to different excitations, one can judge the ratio of pigments in the cell and, accordingly, the species composition. The excitation wavelengths are chosen in such a way that this device can be used both for studying microalgae and cyanobacteria. Information on the species composition and assessment of biomass will allow the allocation of areas of toxic flowering. The developed method can be used both in itself and as a means of sub-satellite control, complementing regional satellite algorithms for estimating the biomass of phytoplankton and species composition.
Создание научно-обоснованного экспрессного метода определения доминирующего вида фитопланктона по данным гиперспектрального мультиспектрального флуориметра FIRe (метода индукции и релаксации флуоресценции).
1) Руководитель проекта имеет опыт создание модели формирования оптического отклика при нефотохимическом тушении в клетках представителя фитопланктона – цианобактериях. Полученный результат был описан в статье [Shirshin E. A. et al. 2017]. 2) Участники проекта имеют опыт организации и обработки данных экспедиции, проведенной на Куршском заливе. [Shirshin E. A. et al. 2015] 3) В распоряжении заявителей находится экспериментальный прототип мультиспектрального прибора FIRe а также аппаратура для стандартной флуоресцентной и адсорбационной спектроскопии. 4) Заявители имеют доступ к образцам культур фитопланктона Биологического Факультета МГУ им. М.В. Ломоносова. 5) Наличие базы данных кинетик переменной флуоресценции фитопланктона, измеренных в различных точках Мирового океана, сформированной в институте морских и прибрежных наук университета Ратгерс (США), позволяющую применять к ней методы многомерной кластеризации фотофизических параметров. Ранее эти результаты не были обработаны и интерпретированы, при этом имеются данные независимых методов по определению видового состава, что позволяет говорить о наличии у заявителей проекта хорошей выборки для верификации разрабатываемых алгоритмов. Доступ к натурным данным предоставлен нашим коллегой из Университета Ратгерса М.Ю.Горбуновым 6) Опыт анализа и обработки крупных массивов данных с помощью языка программирования Python [Никонова и другие]
Ожидаемые результаты научного исследования: 1) Результаты лабораторных исследований(зависимостей фотофизиологических параметров(сечений поглощения ФСII, квантовых выходов флуоресценции, времен электронного транспорта) от длины волны возбуждения) представителей различных таксономических групп фитопланктона, наиболее характерно отличающихся друг от друга: диатомовых, зеленых и динофитовых водорослей, кокколитофорид, и цианобактерий с применением техники индукции и релаксации флуоресценции и стандартной флуоресцентной спектроскопии. 2) Зависимости фотофизиологических параметров, измеряемые методом FIRe от факторов воздействия окружающей среды наиболее распростаненных в естественных условиях. Различные условия освещенности и нехватка питательных средств изменяют фотофизические параметры фитопланктона, что усложняет определение видового состава оптическими методами. Будет рассмотрено влияние стрессовых факторов и выделены характеристики различных видовых групп, наиболее независимые от них. 3) Модель, описывающей оптический отклик клеток фитопланктона при мультиспектральном возбуждении сигнала переменной флуоресценции. 4) Алгоритм выделения доминирующего вида в популяции фитопланктона по данным мультиспектрального анализа кинетики индукции и релаксации флуоресценции. 5) Результаты применения разработанного алгоритма к имеющимся натурным данным и верификации метода путем сравнения с результатами высокоэффективной жидкостной хроматографии в некоторых точках маршрута экспедиции. 6) Протокол и примеры коррекции разработанного алгоритма по результатам кластерного анализа натурных данных. Научная значимость: Предполагается выделить вклад различных пигментов в кинетику индукции и релаксации при возбуждении сигнала флуоресценции шестью различными длинами волн в видимом диапазоне. Также по этим данным будет проведен анализ пигментного состава клеток фитопланктона для различных видов и при различных стрессовых условиях (недостатка питательных веществ или световом стрессе). Будет исследована вариабельность полученных результатов (пигментного соотношения и фотофизических параметров) в естественных условиях (в пределах одной таксономической группы и при естественной адаптации к световому и питательному стрессе), а также разработана методика определение пигментов-маркеров различных видов фитопланктона.
грант РФФИ |
# | Сроки | Название |
1 | 2 апреля 2018 г.-20 марта 2019 г. | Создание научно-обоснованного экспрессного метода определения доминирующего вида фитопланктона по данным мультиспектрального метода индукции и релаксации флуоресценции |
Результаты этапа: |
Для прикрепления результата сначала выберете тип результата (статьи, книги, ...). После чего введите несколько символов в поле поиска прикрепляемого результата, затем выберете один из предложенных и нажмите кнопку "Добавить".