高秆水稻茎秆细胞壁和组织构建的微观力学研究

In order to realize the goal of breeding the fourth super rice varieties whose yield break 1000kg per mu, academician Yuan Longping put forward the ideas that breeding long-stalked rice varieties to increase the biological yield. However, plant height and lodging-resistance was the prominent contradiction. Therefore, breeding long-stalked and lodging- resistance rice varieties, is one of the key steps of realizing the fourth super rice goal. The cell wall is essential bearing structure for crop stalks, the micro mechanical properties is closely related to crop's lodging resistance. This subject adopts tall rice ( 170-200cm ) as material, uses electron microscopy, atomic force microscopy, Fourier transform infrared spectroscopy and nanoindentation, aims at revealing the relationship between cell wall formation of rice stem(cell components, fiber orientation, cell wall layer, and so on ), stem tissue structure ( including epidermis, mechanical tissue, vascular bundle, basic tissue proportion and cell arrangement ) and micro mechanical properties. In the aspect of theory, this subject is supposed to reveal the formation mechanism of cell wall microstructure; in the aspect of practice,this subject is supposed to provide theory basis for the breeding of long-stalked and lodging- resistance super rice varieties.

为实现亩产破1000kg的第四期超级稻育种目标，袁隆平院士提出培育高秆水稻品种，以增加生物产量的设想。然而，株高与抗倒伏曾经是突出的矛盾。因此，培育高而不倒的新型高秆超级稻品种，是实现超级稻第四期目标的关键之一。细胞壁是植物细胞特有的结构，是作物茎秆的实质承载结构，其微观力学特性与作物抗倒伏能力密切相关。本课题以高秆水稻（株高170-200cm）为材料，综合应用结构植物学、材料力学和组织化学方法，采用激光共聚焦显微镜、电子显微镜、原子力显微镜、傅里叶红外光谱和纳米压痕技术，揭示水稻茎秆细胞壁构建（细胞壁组成成分、纤维素等细胞壁大分子排列方向、细胞壁层次等）、组织结构（包括表皮、机械组织、维管束、基本组织的比例和细胞排列方式）与微观力学性能的关系。理论上阐明植物细胞壁微观力学形成机理，揭示细胞壁支持力是如何形成的这一基础生物科学问题。实践上为选育高而不倒的超级水稻品种提供理论依据和参考指标。

植植物高度与抗倒伏能力呈负相关，植物赿高赿容易倒伏。矮秆和半矮秆品种虽然具有较强的抗倒伏能力，但群体通风透光能力较弱，在高产的基础上难以达到超高产。袁隆平院士提出培育高秆水稻品种的设想，增加生物产量，最终达到超级稻育种目标。细胞壁是植物细胞特有的结构，是水稻茎发育过程中承担力的物质基础。本研究综合应用植物解剖学、组织化学、细胞化学和生物化学等方法，研究了15个水稻材料不同时期茎屈服力，倒伏指数的变化情况，探究茎屈服力与倒伏指数的变化趋势及可能的影响因素。分析茎解剖结构特征，并通过相关性分析，多元回归分析和人工神经网络（RBF神经网络）分析，建立了分析水稻倒伏的三种评价机制，找出适合于水稻株型的最佳预测模型和最佳株型。利用RBF神经网络预测得出水稻的最佳株型为：株高115cm-125cm：皮层厚度为0.428，维管束个数为13.3，大维管束比例77%，倒三茎节长度16.5；130 cm -140 cm：皮层厚度0.368，维管束个数13.0，大维管束比例73.85%，倒三茎节长度17.6；140 cm -150 cm，皮层厚度0.388，维管束个数为12.7，大维管束比例72.1%，倒三茎节长度17.8；150 cm -160 cm：皮层厚度0.494，维管束个数为12.5，大维管束比例76.65%，倒三茎节长度18.3cm；160 cm -180 cm：皮层厚度0.62，维管束个数为13.4，大维管束比例75.95%，倒三茎节长度17.6cm。.本研究建立了水稻茎秆形态特征与抗倒伏及茎秆木质素代谢数学模型，建立了快捷准确的株型倒伏评价方法；通过分析茎秆的木质素代谢过程探究茎秆倒伏的微观机理，为选育高而不倒的抗倒伏超级水稻品种提供依据。.