植物上的叶子排列是识别物种的实用方法,它们的叶子似乎是肆意生长的

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本文转载自公众号“原理”

叶子可以享受它们的阴影,秋天的颜色或味道,植物上的叶子排列是识别物种的实用方法。然而,植物如何控制它们的叶子排列的细节在植物学中仍然是一个持久的谜。最近,一种具有独特叶片图案的日本植物物种揭示了几乎所有植物如何控制其叶片排列的意外洞察力。

撰文 椰叶

我们开发了新的模型来解释一种特殊的叶片排列模式。但事实上,它更准确地反映了一种特定植物的性质,但更多地反映了自然界观察到的几乎所有叶片排列模式的多样性范围,副教授说。来自东京大学Koishikawa植物园的Munetaka
Sugiyama。

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所有的角度为了识别植物物种的叶片排列,植物学家测量叶子之间的角度,将茎从最老的叶子​​向上移动到最年轻的叶子。

面对植物的叶子时,我们往往最先注意到的它们的颜色、形状,可能还有气味或者味道。对于外行来说,植物的生长看起来非常随性,它们的叶子似乎是肆意生长的。如果你仔细观察,你或许会注意到竹笋的对称、多肉植物的美妙的螺旋形,自然界似乎有着某些规则的模式。

常见的图案是对称的,叶子以90度(罗勒或薄荷),180度(茎秆,如竹子)的规则间隔排列,或者在斐波那契金角螺旋中(如某些球形仙人掌上的针,或多汁的螺旋芦荟)
)。

其实在植物学中,植物如何控制叶片的排列一直是个谜。一般来说,叶片的排列是具有非常一致的规律性的,植物学家甚至可以用数学来预测植物的生长。为了确定一种植物的叶子排列,植物学家会测量叶与叶之间的角度,从最老的叶子沿着茎干向上移动到最年轻的叶子。

Sugiyama的研究小组所研究的特殊模式被称为orixate,是日本,中国和朝鲜半岛的灌木种Orixa
japonica。O. Japonica有时被用作树篱。O.
Japonica叶子之间的角度是180度,90度,180度,270度,然后下一片叶子将图案重置为180度。

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我们的研究有可能真正了解自然界中的美丽图案,Sugiyama说。植物的数学Sugiyama的研究团队通过对用于模拟叶片排列的现有数学方程式进行详尽测试来开始他们的调查。

呈 90°间隔的薄荷叶片。| 图片来源:Wikicommons

自1996年以来,使用称为DC2(Douady和Couder
2)的等式对叶片布置进行了数学建模。该方程可以通过改变植物生理学的不同变量的值,例如不同植物器官之间的关系或植物内化学信号的强度,产生许多但不是全部的叶排列模式。

最常见的是对称模式,叶子有规律地间隔
90°、180°,或斐波那契“黄金角”螺旋(如仙人球上的针,或多肉芦荟)。

DC2有两个缺点,研究人员希望解决这个问题:无论将哪些值放入DC2方程中,都不会计算某些不常见的叶排列模式。Fibonacci螺旋叶片排列模式是迄今为止在自然界中观察到的最常见的螺旋模式,但仅比DC2方程计算的其他螺旋模式略微更常见。

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一种奇特的图案

芦荟的螺旋状叶片。| 图片来源:Wikicommons

至少四种不相关的植物物种具有不寻常的orixate叶排列模式。研究人员怀疑,必须有可能使用所有植物共有的基本遗传和细胞机制来创建orixate模式,因为替代的可能性

然而最近,一组来自东京大学的研究人员在对一种名为臭常山(Orixa
japonica)的灌木进行研究时,发现这种植物具有非常不同寻常的结构,它们会以
180°、90°、180°、270° 这四个角度,成序列地交替重复生长。

  • 足球买球网站,相同的,非常不寻常的叶片排列模式进化四次或更多次 – 似乎太不可能了。

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在DC2方程中使用的一个基本假设是叶子发出恒定信号以抑制附近其他叶子的生长,并且信号在较长距离处变弱。研究人员怀疑该信号可能与植物激素生长素有关,但确切的生理学仍然未知。

右边显示的是常山型叶序的示意图;左上显示的是臭常山分枝上的叶子。常山型叶序显示了叶子之间角度呈一个奇特的周期性变化(180°、90°、180°、270°)。左中和左下显示的是臭常山的冬芽,也就是叶子开始生长的地方。最老的叶片标记为
P8,最年轻标记为 P1,O 为茎尖。| 图片来源:东京大学

罕见的模式和共同规则

植物学家将这种模式称为“常山型”叶序,这种现象并非唯一,一些其他的植物,比如火炬花(Kniphofia
uvaria)或紫薇(Lagerstroemia
indica),也存在这种交替顺序复杂的叶片。而早期的一些数学建模,都无法生成这一类结构。

我们改变了这一个基本假设 –
抑制力不是恒定的,但实际上随着年龄的变化而变化。我们测试了年龄越大,增加和减少的抑制能力,并且发现当老叶具有更强的抑制作用时,计算出特殊的orixate模式。
,杉山说。

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这种对抑制信号功率随年龄变化的见解可用于指导未来对植物发育的遗传学或生理学的研究。

植物学家在研究叶序时有一个核心假设,那就是叶子需要保护它们的私有空间。这就意味着已存在的叶子对新叶的生长具有抑制作用,它们会阻止其他叶子在临近范围内增长。

研究人员称这个等式的新版本为EDC2(Expanded Douady and Couder 2)。

基于这个假设,植物学家创建了一些能重现自然界的许多常见模式的模型。这包括自
20 世纪 90 年代以来就一直占据主导地位的Douady 和 Couder
方程,被称为DC1和DC2 方程。只需调整一些变量,DC1 和 DC2
就可以生成许多自然界中存在的叶序模式,这些参数包括不同植物器官之间的关系,以及植物的化学信号强度等等。

该研究论文的第一作者,博士生Takaaki
Yonekura,设计了计算机模拟,以生成由EDC2计算的数千个叶片排列模式,并计算生成相同模式的频率。EDC2更频繁地计算在自然界中更常见的模式,进一步支持用于创建公式的思想的准确性。

然而,这个模型却无法生成全部的叶序模式,常山型叶序就是其中之一。因此,研究人员决定对这一模型进行重新思考,他们主要想解决之前模型的两个缺点:

还有其他非常不寻常的叶子排列模式,我们的新配方仍未解释。我们现在正在尝试设计一种新概念,可以解释所有已知的叶片排列模式,而不仅仅是几乎所有模式,Sugiyama说。

1)无论代入什么值,都总有一些无法计算出的不常见的叶片排列模式。

自己动手 – 识别模式

2)斐波那契数列螺旋叶序是目前在自然界中最常见的螺旋型排列,但在之前的模型中,这种叶序仅比其他螺旋型排列常见一点点。

专家建议在确定植物的叶片排列或叶序,模式时,观察一组相对较新的叶片。(在希腊语中,phyllon表示叶子。)较旧的叶子可能已经转动(由于风或阳光照射),这使得很难确定它们与茎的真实连接角度。

他们注意到,在之前的模型中有一个基本假设,那就是叶子会发出一个恒定的信号来抑制附近其他树叶的生长,而且距离越远,信号越弱。他们怀疑这一信号可能与植物激素生长素有关,但具体的生理机制尚不清楚。另外,之前的模型还假设,叶子的抑制能力不会随时间的推移而改变。

将茎视为一个圆圈,首先要仔细观察圆圈上最老和第二老叶子的附着位置。这两片叶子之间的角度是第一个发散角。继续确定茎上越来越年轻的叶子之间的分歧角度。发散角的模式是叶排列模式。

东京大学植物生理学教授Munetaka
Sugiyama是新研究的作者之一,他认为,这在生物学角度看是不够准确的。因此,他们决定在新的模型里,要让其他叶片与自己“保持距离”的信号强度,可以随着时间的推移而发生变化。所以在原有的
DC1 和 DC2 方程中,他们设置一个额外变量:叶子的年龄。

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他们将这个基于 DC1 和 DC2
方程而扩展的模型称为EDC1和EDC2,利用这新的模型,他们成功地重现了与臭常山一样的复杂的叶片排列,并且还成功地重现了所有的其他常见叶型,解决了他们最初想要处理的第一个问题。

同时,与之前的模型相比,新的模型可以更准确地预测出这些叶序在自然中出现的频率——新的
EDC2
模型成功呈现出了斐波那契数列螺旋的“超级优势”,解释了为什么这种特殊的排列在自然界中随处可见。

Sugiyama 说:“我们的 EDC2
模型除了可以重现常山型叶序之外,还能生成除所有主要叶序类型的定向模式。这显然比以前的模型更具优势。EDC2
也更适合模拟各种不同模式的自然发生。”

目前,研究人员还无法确定究竟是什么原因导致叶子的年龄会对生长模式产生影响,不过
Sugiyama
推测,这或许与植物在生长过程中,运输生长素的系统发生了变化有关。他们计划进一步完善这个扩展模型,让它能生成所有已知的叶序模式。例如有一种叶子具有微小发散角的螺旋叶序,目前还没有任何计算模型可以计算出这种叶序,但
Sugiyama 相信,他们离破解这种神秘的叶序密码已经很接近了。

对于这项研究,Sugiyama
是这样评价的,他认为研究叶序的模式对社会或许并没有太多实际的意义,但他们希望这项研究能有助于我们理解自然界的对称之美。

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