Место издания:Нижний Новгород: ННГУ им. Н.И. Лобачевского
Первая страница:99
Последняя страница:100
Аннотация:Анализ динамики изменения интенсивности флуоресценции хлорофилла a в ответ на включение света широко применяется для неинвазивного контроля состояния фотосинтетической электрон-транспортной цепи и активности первичных процессов фотосинтеза. Современные флуориметры позволяют получать, в том числе в автоматическом режиме, большие массивы кривых индукции флуоресценции, для анализа которых предложен ряд различающихся по сложности и информативности методов. В докладе рассматриваются математические методы анализа кривых индукции флуоресценции, реализованные в разработанном авторами свободно распространяемом программном пакете pyPhotoSyn.Первую группу составляют методы, ориентированные на феноменологическое сравнение кривых – определение того, насколько отдельные кривые похожи друг на друга безотносительно причины различий. Эти методы позволяют визуализировать массив кривых в виде точек на плоскости – близко расположенные точки соответствуют схожим кривым, а непохожие друг на друга отображаются в виде точек, далеко отстоящих друг от друга. В эту группу входят линейный метод главных компонент (PCA), нелинейные методы t-SNE и UMAP, а также методы, основанные на использовании нейросетевых автокодировщиков. К методам, основанным на феноменологическом описании кривых, относится и метод спектральной мультиэкспоненциальной аппроксимации (СМЭА), позволяющий представить нарастающий участок кривой индукции флуоресценции в виде ступенчатой функции. Такие методы позволяют наглядно визуализировать большие объёмы экспериментальных данных и выявлять аномалии во временных рядах, получаемых при наблюдении за ростом культуры или при экологическом мониторинге.Вторая группа методов предназначена для идентификации параметров, характеризующих состояние фотосинтетического аппарата. Этих методы базируются на предложенной Рето Штрассером теории энергетических потоков и основанном на ней JIP-тесте, что позволяет получать информацию как об эффективности первичных процессов фотосинтеза в целом, так и об отдельных стадиях переноса электрона.Программное обеспечение (ПО) pyPhotoSyn доступно по запросу. ПО имеет модульную архитектуру и может быть расширено путём подключения дополнительных модулей анализа. ПО может быть использовано как в интерактивном режиме, так и в составе автоматизированных систем обработки информации и принятия решений.
