Определение асимметрии листовых пластин клевера лугового

УДК 631.582

ОПРЕДЕЛЕНИЕ АСИММЕТРИИ ЛИСТОВЫХ ПЛАСТИН КЛЕВЕРА ЛУГОВОГО

¹Баранов С.Г., ²Герасимова Ю.В.

1 – к.б.н., доцент кафедры биологического и географического образования, Владимирский государственный университет им. АГ. и Н.Г. Столетовых

2 – студентка кафедры биологического и географического образования, Владимирский государственный университет им. АГ. и Н.Г. Столетовых

 

Аннотация. В статье рассматривается метод тестирования стабильности развития популяций клевера лугового (Trifolium praténse). Предложен алгоритм определения ФА листовых пластин клевера лугового методом размножения выборок для получения нормального распределения в выборках с последующим определением флуктуирующей асимметрии (ФА) при помощи формулы нормализующей разности. Листовые пластины собирались одинакового размера в июле 2023 года в агроэкосистемах Суздальского Ополья (Владимирская область). Использовались площадки площадью 35м², используемые в 4-х различных стадиях севооборота с различными предшественниками и сроком посева. Отбирались крупные неповрежденные листья по 80 с каждой из четырех участков, затем – сканировались и помещались в программу TPS Dig2для цифрового измерения. Принимались во внимание четыре билатерально симметричных признака, как в центральных, так и в боковых листочках. Предварительные исследования не показали связи между размерами пластин и ФА. Асимметрия определялась по формуле FA = |L – R|/(L + R), где L и R, соответственно, величины левой и правой стороны признака. Признаки 1-й и 4-й (длина хорды на среднем листочке и длина хорды на боковом листочке) обладали направленной асимметрией и были исключены. Выборки ФА 2-го и 3-го признаков не все обладали нормальным распределением. Были сгенерированы выборки с объемом n 150, 250 и 500 и проверены тестом К-С на нормальность распределения, который показал высокий уровень значимости нулевой гипотезы о нормальном распределении значений (р > 0,2). Однофакторный дисперсионный анализ показал статистически значимое различие среди четырех выборок с увеличением значимости при n=500 (p = 10^-6). Предложенный метод генерации выборок увеличивает статистическую точность проверяемых значений асимметрии и может быть использован в качестве удобного средства при обсчете биологических данных при мониторинге состояния флоры и фауны в агроэкосистемах.

Ключевые слова. Генерация случайных чисел, нормальность распределения, флуктуирующая асимметрия, статистическая значимость.

 

Флуктуационная изменчивость – один из видов изменчивости растений, которая определяется при помощи индекса флуктуационной асимметрии (ФА) левых и правых гомологичных признаков растения. Таких признаков – множество, чаще всего используют парные жилки, или части листовой пластины.

При использовании нескольких признаков, используют усредненное значение ФА. Индекс ФА рассчитывают способом нормирования разности между левыми и правыми значениями признака. Выборочное значение ФА не должно содержать примеси направленной асимметрии (НА). Вторым условием служит нормальное распределение выборки, которое позволит сравнивать среднее значение с другими выборками, например в t-тесте.

В практике часто эти правила игнорируются, что приводит к не различающимся результатам исследования, а иногда – к ложным выводам о различии между выборками.

В приведенной работе мы привели пример, как увеличить размер выборки с помощью генерации случайных чисел для увеличения плотности вероятности нормального распределения в выборках для последующего сравнения и получения статистически значимого различия.

Для работы использовались четыре выборки клевера лугового (Trifolium praténse)., сорт Марс (с.Бобовые). Это широко используемое растение, применяемое для стабилизации круговорота азота в сельском хозяйстве. Разными авторами продемонстрировано влияние географической протяженности, минеральных веществ и биотических факторов, как на растениях-клонах [1,2], так и на одно- и дву укостных сортах [3-4]. Во Владимирской области была отработана методика определения ФА [5] и проведены исследования стабильности развития популяций клевера лугового в условиях эгроэкосистем [6,7]. Лист клевера тройчатосложный, без зубчиков, со слабо заметным жилкованием. Для измерения использовались четыре билатерально-симметричных мерных признака (Рис.1).

Рис.1 . Признаки, использованные для определения ФА. 1- длина хорды на среднем листочке;2 – длина бокового листочка; 3 – ширина бокового листочка; 4 – длина хорды на боковом листочке

 

Было получено четыре выборки (n=80). Они были получены в разных стадиях многолетнего севооборота с различными предшествующими сельскохозяйственными культурами (овес, рожь, многолетние травы и др.). Сбор проводился на площадках площадью 35м², растения выращивались на серых почвах Суздальского Ополья по общепринятой методике в Верхневолжском аграрном научном центре (Суздаль, Владимирская обл.). Листья собирались одного размера рандомно, избегая влияния краевого эффекта (не ближе 1-1,5м от края делянки), затем сканировались с мерной линейкой ГОСТ и изображения в формате JPG загружались в дигитайзер Dig2 для двукратного снятия измерений. Обработка проводилась в среде MS Excel 2007 и STATISTICA10. Все выборки |L – R|/(L + R), где L и R, соответственно, величины левой и правой стороны признака, были протестированы на присутствие направленной асимметрии (t-тест, H₀: L= R). Этот вид асимметрии получен в первом признаке (севооборот №2;№4) и в четвертом признаке (севооборот №3;№4; р=0,01-0,00001)). Было решено использовать только два признака, не содержащих НА, т.е. второй и третий. Выборки были объединены и проверены на нормальность распределения (К-С тест). Из четырех выборок, первая (1-й севооборот) и четвертая (4-й) показали отклонение от нормального распределения (р <0,05). Это служило основанием провести нормализацию всех значений при помощи генерации случайных чисел на основе средних значений выборок и их стандартных отклонений (MS Excel). Были получены нормально распределенные выборки с объемом n, равным150, 250 и 500. Результаты однофакторного анализа приведены на рис.2.

 

Рис. 2. Зависимость индекса ФА от стадии севооборота 1-4 (по оси ОХ; 2023г). Отрезки показывают планки погрешностей с использованием 5%-ых значений

Первоначальные выборки не показали статистически значимого различия (p = 0,3), при увеличении объема n=500 статистическая значимость повысилась до уровня р = 10^-6.

Таким образом, мы продемонстрировали возможность увеличения уровня статистической значимости искусственным увеличением выборки с отсевом нежелательных признаков, мешающих тестированию флуктуационной изменчивости.

Такой вид имитационного моделирования мы считаем справедливым при оценке стабильности развития популяций для прогнозирования влияния экологических факторов. Предыдущие исследования в 2017г. показали аналогичную картину понижения уровня ФА в четвертом севообороте. Отметим, что климатические условия (прохладное лето) играли не последнюю роль [7].

Известно, что морфологическая изменчивость мерных признаков клевера лугового сильно варьирует в зависимости от сорта, условий культивирования [8,9]. В работе не было получено статистически значимого влияния пластической изменчивости на величину ФА, т.е. получена слабая или отсутствующая корреляция, что подтверждалось ранее проведёнными исследованиями [10]. Предложенный метод генерации выборок увеличивает статистическую точность проверяемых значений асимметрии и может быть использован в качестве удобного средства при обсчете биологических данных при мониторинге состояния флоры и фауны в агроэкосистемах.

Литература

1. Gonzalez A. P., Chrtek J., Dobrev P. I., Dumalasova V., Fehrer J., Mraz P. and Latzel V. Stress, induced memory alters growth of clonal offspring of white clover (Trifolium repens). American journal of botany 2016 103(9) 1567-74
2. Dyckova T. A., Rekashus E. S., Prudnikov A. D., Konova A. M. and Kurdakova O. V. Ecological plasticity and stability of the red clover samples in the Smolensk region. Int Res J 201511 (42) 56-60
3. Akmanaev E. D. and Bogatyreva A. S. Influence of abiotic conditions on the yield of single and double-crop clover meadow in middle preduralie Perm Agrarian Journal17 12–18
4. Ergon A. and Bakken A. K. Red clover traits under selection in mixtures with grasses versus pure stands Proc of the 26th General Meeting of the European Grassland Federation (Trondheim: NIBIO) 2016. pp. 811-13
5. Баранов С.Г., Высоких В.С. Алгоритм определения асимметрии листовых пластин клевера лугового методом геометрической морфометрии. In Проблемы экологического образования в XXI веке 2019 (pp. 8-13).
6. Баранов С.Г., Бибик Т.С., Винокуров И.Ю. Изучение стабильность развития клевера лугового в условиях агроэкосистем. Современные здоровье сберегающие технологии. 2018(4):156-64.
7. Баранов С.Г., Винокуров И.Ю. Морфологические особенности клевера лугового и озимой пшеницы в адаптивно-ландшафтных системах земледелия Владимирского Ополья. Владимирский земледелец. 2019(4 (90)):18-23.
8. Baranov S.G., I. Y Vinokurov , I. E. Zykov and L. V. Fedorova. Asymmetry and shape in leaf blade red clover. IOP Conference Series: Earth and Environmental Science. // IOP Publishing, 2020. – V. 548. – №. 7. – С. 072015. DOI:10.1088/1755-1315/548/7/072015.
9. Solangaarachi, S. M., and J. L. Harper. 1989. The growth and asymmetry of neighbouring plants of white clover (Trifolium repens L.) Oecologia 78:208-213.
10. Бибик Т.С., Щукин И.М., Баранов С.Г. Влияние дозы комплексного удобрения на стабильность развития клевера лугового (Trifolium pratense) // Успехи современного естествознания. – 2017. – № 3. – С. 51-55;