材料和试剂

25升塑料盒，作为水培系统的容器
用于将植物固定在塑料盒上的聚苯乙烯泡沫板
岩棉立方体（10厘米×10厘米*6.5厘米），如在水培系统的生长培养基（Grodan 德尔塔; Grodan ，鲁尔蒙德，T 他荷兰）
岩棉块（3.6厘米×3.6厘米×4厘米），用作种子播种介质（Grodan A-OK入门塞子；Grodan ，鲁尔蒙德，荷兰）
塑料工厂支撑夹
氮磷钾肥（Ferty 2 MEGA;植物中，雷根斯陶夫，德国）
PK肥料（Ferty Basisdünger 1; 植物中，雷根斯陶夫，德国）
氮肥（YaraLiva Calcinit ；挪威奥斯陆亚拉）
纸袋（尺寸应足以容纳单个黄瓜薄片，约15厘米×20厘米或更大）
岩棉板坯（100毫升×20厘米* 7.5厘米），如在温室生长培养基（Grodan GT专家; Grodan ，鲁尔蒙德，T 他净herlands ）
种子（黄瓜黄瓜' Aramon '，Rijk的Zwaan酒店，德利尔，荷兰）
1％H 2 SO 4 （96％H 2 SO 4 ，卡尔·罗斯，目录号：46 23；制备：6毫升96％H 2 SO 4 与1 LH 2 O 混合）

设备

走在生长室与曝气系统和控制的空气的温度和湿度（Vötsch INDUSTRIETECHNIK ，巴林根使用金属卤化物灯，德国）和光源（HQI-BT 400 W / d PRO ; 欧司朗，慕尼黑，德国）
量子传感器LI-190R与测光表LI-250A（LI-COR，Lincoln，NE，USA）耦合
光传感器记录器（LI-COR，型号：LI-1000，LI-1400或LI-1500 ）
温度数据记录仪（Tinytag ；英国奇切斯特双子座数据记录仪）
P ortable光合作用系统LI-6400XT（加上6400-40叶室荧光计）或LI-6800（LI-COR，林肯，NE，USA）
叶绿素计（柯尼卡美能达传感，型号：SPAD-502 ）
叶面积计（LI-COR，型号：LI-3100C ）
分辨率为0.01 g的实验室天平（Sartorius，型号：ED4202S ）或质量小于1 g的分辨率为0.1 mg的实验室天平（Sartorius，型号：ED224S ）
真空冷冻干燥机（Alpha 1-4 LSC；德国哈茨Osterode的Martin Christ Gefriertrocknungsanlagen）
3D数字转换器（Fastrak; Polhemus，科尔切斯特，美国）

软件

R （3.3.0版或更高版本； R统计计算基金会，https：//www.r-project.org/）；提供了R 脚本和模拟示例数据集以促进数据分析（https://github.com/yichenpao/bio-protocol/）
R脚本1 [数据处理]（请参阅数据分析A，B部分）
R脚本2 [模型参数化]（请参阅数据分析C，D部分）；所需的软件包为' DEoptim '，' deSolve '，' ggplot2 '，' reshape2 '，' xlsx '
R脚本3 [模拟和计算机模拟测试]（请参阅数据分析EH部分）；所需的软件包为' DEoptim '，' deSolve '，' dplyr '，' ggplot2 '，' magrittr '，' xlsx '
Digitool （3D数字化仪的定制软件，可根据要求提供）

程序

育苗实验
播下一个黄瓜种子（黄瓜黄瓜“ Aramon ”，Rijk的Zwaan酒店在每个岩棉立方体，德利尔，荷兰）（3.6厘米× 3.6厘米× 4厘米，图1A和1B），并用水充分直到立方体是完全湿润。
播种的种子要比实验设计所需的植物数多20-40％（发芽率和质量更低，更多的添加量），以便在7-10天内选择均匀的幼苗。
将环境条件设置为10-15 mol m -2 d -1 在幼苗水平的光合有效辐射（PAR），光照时间为12 h，每天24 °C / 20 °C夜间空气温度和70％相对湿度。
播种后八天，在每次传送岩棉立方体到一个较大的岩棉立方体（10厘米× 10厘米× 6.5厘米，Figure1C）和灌溉用氮磷钾肥（0.5克L-的营养液-1 Ferty 2 MEGA;植物中，雷根斯陶夫，德国; 5.7 毫N，2.7 毫K，0.35 毫P，0.45 毫镁在工作溶液）每天一次。

生长室实验以参数化蛋白质周转模型
移植和开始实验
在植物水平上准备至少具有三个恒定光照强度的腔室（黄瓜，其中一个<5，一个在10-15之间，另一个> 25 mol 光子m -2 d -1 PAR），该范围应涵盖在光照环境中发现的大多数变化在农作物生产期间。
准备有至少三个水平的氮的营养液（一个<2.8，一个3.5-5和一个> 8.5 毫NO 3 - 黄瓜Aramon ）使用氮肥（YaraLiva Calcinit ; 屋，奥斯陆，挪威）和PK肥料（Ferty Basisdünger 1; 植物中，雷根斯陶夫，德国; 5.2 毫K，1.3 毫P，0.82 毫镁在工作溶液）如果氮的效果是令人感兴趣的。
当幼苗的第二片真叶长3厘米（在较大的岩棉块中长约8天）时，将其移植到水培系统中（图1D），该系统由25升塑料盒和一块聚苯乙烯泡沫板组成，修复包含植物的岩棉方块。
向25-L箱中填充营养液，并从曝气系统向溶液供气（图1E）。
准备用于在水培系统中支撑植物的聚苯乙烯泡沫板。
切割聚苯乙烯泡沫板，使其适合25 L的盒子。
在木板中间切一个正方形的开口（9.5厘米×9.5厘米）。
将植物固定在聚苯乙烯泡沫板上的开口中，然后将其放入25 L的盒子中。
在每棵植物的取样叶片中，选择四到八片（垂直计数）的健康且无阴影的叶片，并记录它们的出现日期。
使用量子传感器LI-190R和光度计LI-250A（LI-COR，林肯，内布拉斯加州，美国）记录采样叶水平的光照条件。
植物护理和监测环境状况
准备定制的叶子固定器。
使用涂有塑料的金属线制成叶片支架，形成一个环结构，该环结构由支撑叶片的圆形部分和可以固定在茎和叶柄上的杆部分组成（图1F）。
将每个支架与两个塑料植物支撑夹结合在杆部。
准备不同大小和长度的叶片支架，以在各个发育阶段支撑叶片。
通过去除第七个节点以下的花朵，使植物建立营养生长。
修剪所有侧生芽，使植物保持单茎生长，并在取样的叶片上方向下训练其余的芽，以避免相互遮蔽（图1G）。
每周彻底更新营养液并记录一次营养液中的氮含量，两次更新之间应填充一次溶液，并每周两次用1％H 2 SO 4 将pH值调节至6.0-6.5 。
将数据记录仪Tinytag （Gemini Data Loggers，英国奇切斯特，英国）放在采样叶周围，并记录每日平均气温（T mean ，°C）。
测量和取样的叶子的中心记录PAR（图1 一在Wiechers 等人。，2011）每周和调节使用叶保持器叶片的角度（图1F），以确保它们被水平地和完全暴露于光线，不要被其他树叶遮蔽，以便在树叶上达到目标PAR水平。
D：\ Reformatting \ 2020-2-7 \ 1902785--1312 Pao-Chen Pao 683288 \ Figs jpg \ Fig1.jpg

图1. 育苗和生长室实验的设置。AC。在岩棉块中育苗。DE。将种苗转入水培系统。F.定制的叶子固定器，用支撑夹固定在茎和叶柄上的植物上。G.通过向下训练其余的枝条，避免取样叶片的阴影（标记为黄色）。

采集采样叶数据
气体交换
在三到四天的间隔内对每种环境条件进行测量，从最年轻的叶子（出现叶子后大约三天）开始，然后从较老的叶子开始，以获取年龄范围广泛（大约40- 550 °Cd）。
使用日平均温度和基准温度（T base ，黄瓜为10°C ），估计从出现之日到测量之日的各个叶片的年龄（t ，°Cd ）：

（G1）

测量净光合速率（甲Ñ ，微摩尔CO 2 米-2 小号-1 ，表1），胞间CO 2 浓度（ç 我，μ 摩尔摩尔-1 ），光合光子通量密度（PPF d ，μ 摩尔米-2 小号-1 光合的）和量子效率II电子传输（φ PSII ）使用p ortable光合作用系统LI-6400XT或LI-6800（LI-COR，林肯，NE，USA）。

表1. 便携式光合作用系统LI-6400XT和LI-6800（LI-COR，林肯，NE，美国）在输出文件中标记变量。用于数据处理的必要的变量是净光合速率（甲Ñ ，微摩尔CO 2 米-2 小号-1 ），胞间CO 2 浓度（ç 我，μ 摩尔摩尔-1 ），光合光子通量密度（PPFD ，μ 摩尔米- 2 s -1 ）和光系统II电子传输的量子效率（ϕ PSII ）。

系统

一个ñ

ç 我

聚四氟乙烯

ϕ PSII

LI-6400XT

照片

词

帕里

PhiPS2

LI-6800

n

词

秦

PhiPS2

收集数据到。CSV FIL E（图2和表2），这将在数据分析部分A和B中的数据一起使用p rocessing （在这个例子“example_chamber_gas_exchange_data.csv” ）。

D：\ Reformatting \ 2020-2-7 \ 1902785--1312包一晨683288 \ Figs jpg \ Fig2.jpg

˚F igure 2.格式气EXCHAN GE数据文件。有关列名称，描述和所用单位的说明，请参见表2。

表2.气体交换数据文件中使用的列名称，描述和单位

栏名

描述

单元

ExpID

实验编号

无单位

测量日期

测量日期

无单位

叶ID

被测叶片的ID

无单位

一个

净光合速率

微摩尔CO 2 m -2 s -1

词

细胞间CO 2 浓度

µmol CO 2 mol -1

聚四氟乙烯

光合光子通量密度

µmol光子m -2 s -1

PhiPS2

光系统II电子传输的量子效率

无单位

测量后直接切下椎板以进行进一步分析。

收集资料
使用叶绿素计SPAD-502（日本美能达相机公司）测量叶绿素含量（SPAD值），并使用收获的叶片的面积计LI-3100C（LI-COR，林肯，NE，美国）测量叶面积。
将每个薄片放在单独的纸袋中，并在-20°C下冷冻保存。
在真空冷冻干燥机预冷样品架子（阿尔法1-4 LSC;马丁基督Gefriertrocknungsanlagen GmbH公司奥斯特罗德是哈茨，德国），以10 ℃，冰冷凝器至-50℃。将干燥的薄片样品在1.030 mbar的压力下冷冻48小时，然后测量冻干薄片的质量。请注意，大多数样品都可以干燥至1-5％的残留水分。因此，应校正测得的干重，以排除残留水分的重量。
将叶片研磨成细粉，然后分析总氮（例如Nelson和Sommers，1980年）和叶绿素（例如，Lichtenthaler ，1987年）含量。
收集数据到。csv 文件（图3和表3；在本示例中为“ example_chamber_harvest_data.csv” ），该文件将在数据分析部分A和B中用于数据处理。

D：\ Reformatting \ 2020-2-7 \ 1902785--1312 Pao-Chen Pao 683288 \ Figs jpg \ Fig3.jpg

˚F igure 3 HARV的格式EST数据文件。有关列名，说明和所用单位的说明，请参见表3。

表3. 收获数据文件中使用的列名称，描述和字段

栏名

描述

单元

ExpID

实验编号

无单位

叶ID

收获叶片的ID

无单位

品种ID

品种编号

无单位

LightID

灯光处理的ID

无单位

氮ID

氮处理的ID

无单位

出现日期

收获叶片出现的日期

无单位

收获日期

收获日期

无单位

LightLevel_mol_m2_d

光照水平

摩尔光子m -2 d -1

氮水平_毫米

氮处理水平

毫米

均值温度

收获叶片生长期间的平均气温

°C

垃圾邮件

相对叶绿素含量（SPAD值）

无单位

LeafArea_cm2

收获叶的叶面积

厘米2

DryMass_g

收获叶片的叶片干重

G

总计N_mg_g

收获叶片的总氮含量

mg N g -1 干质量

Chl_a_mg_g

收获叶片的叶绿素a含量

mg Chl ag -1 干物质

Chl_b_mg_g

收获叶片的叶绿素b含量

mg Chl bg -1 干质量

使用线性（Chl = a + b×SPAD）或幂（Chl = a × SPAD b ）函数，量化SP AD值与每区域叶片叶绿素浓度之间的经验关系，以促进温室实验中的无损估计。

使用便携式光合作用系统LI-6400XT或LI-6800（LI-COR，林肯，内布拉斯加州，美国）进行气体交换测量
在以下条件下让叶子适应10-20分钟：
光合光子通量密度（PPFD ）1,300 µ mol m -2 s -1 ，
样品CO 2 400 µ mol mol -1 ，
叶温度25℃ ，
相对湿度55-65％，
直到Rubisco的完全激活和光合速率，气孔导度和荧光（˚F “）equili 定到稳定状态，然后读出光饱和的净光合速率（甲饱和，微摩尔CO 2 米-2 小号-1 ）。

使用多相闪光（MPF）方法测量最大叶绿素荧光（F m '）（Loriaux 等，2013; Moualeu - Ngangue 等，2017）：
具有恒定最大辐照度320 m s的第一阶段，
第2阶段在350 毫秒内具有辐照衰减（斜坡深度为30％），
与阶段1相同的阶段3具有恒定的最大辐照度，持续200 ms。
测量净光合速率的光响应曲线（甲Ñ ，微摩尔CO 2 米-2 小号-1 ）下PPFD 900，500，250，150，100，85，70，60，50，40，0μ 摩尔米-2 s -1 。
此测量的总持续时间为每片叶子30-40分钟；请注意，对于老叶或弱光下生长的叶子，适应时间通常比年轻和高光下生长的叶子更长。
光系统II的电子传输（量子效率φ PSII ）是利用荧光数据（计算穆歇尔和Lawson，2013年）：

（P1）

通过温室实验获得冠层结构信息和数据以评估蛋白质更新模型
移植和开始实验
使用数据记录仪Tinytag 记录幼苗附近的日平均气温（T 平均值，°C），并在第三片真叶长3 cm（在较大的岩棉块中生长约两周）时移栽幼苗。
将两株植物转移到一块岩棉平板上（100 cm×20 cm×7.5 cm），它们之间的距离为50 cm，行之间的距离为150 cm （在种植面积为96 m 2 的温室中，密度为1.33 m 2 -2 ）。
通过滴灌系统向植物提供所需氮水平的营养液。
植物护理和监测环境状况
垂直将植物训练到电线上，并除去第七节以下的所有侧生芽和花朵。
使用数据记录器Tinytag 在温室中记录每日平均气温，并使用量子传感器LI-190R和光度计LI-250A 记录冠层上方PAR的每日积分。
每周分析营养液中的硝酸盐含量（Navone ，1964）和铵盐（按照德国关于水，废水和污泥的标准检测方法，DIN 38406-5），并保持岩棉板中氮的含量。
收集数据到。csv 文件（图4和表4；在此示例中为“ example_greenhouse_environment_data.csv” ），该文件将在数据分析部分EH中用于仿真和计算机测试。

D：\ Reformatting \ 2020-2-7 \ 1902785--1312鲍一晨683288 \ Figs jpg \ Fig4.jpg

˚F igure 4格式温室ENVIR的onmental数据文件。有关列名，说明和所用单位的说明，请参见表4。

表4. gre enhouse环境数据文件中使用的列名称，描述和单位

栏名

描述

单元

ExpID

实验编号

无单位

日期

日期

无单位

DPI_L_ L

轻型奶嘴ID L 下的日光子积分*

摩尔光子m -2 d -1

DPI_L_ H

摘录ID H 下的每日光子积分*

摩尔光子m -2 d -1

供应_N_ L

氮处理下营养供应中的氮水平ID L *

毫米

底物_N_ L

氮气处理下底物中的氮水平ID L *

毫米

供应_N_ H

氮处理下养分供应中的氮水平ID H *

毫米

基板_N_ H

氮气处理下底物中的氮水平ID H *

毫米

Tmean_L_ L

光照处理下的日平均气温ID L *

°C

Tmean_L_ H

光照下日平均气温ID H *

°C

*光和氮处理的ID由用户命名，并且应与温室结构数据中的处理ID相同。

收集工厂数据
使用3D数字化仪（Chen et al 。，2014）以每周间隔（相当于上述温室条件下两次测量之间的差值约100°Cd）无损测量叶片数量，le af仰角，叶片面积和叶片面积指数以上），以获得处于不同发育阶段的静态树冠结构。
估算冠层中各个叶片的年龄（t ，°Cd）。
计算总生长度日（GDD 篷从天○）˚F移植到温室（当叶X 出现;在该示例中X = 3），以测量电一天EMENT 利用方程 G1
将GDD 冠层除以移植后出现的叶子数量（不包括前x-1个叶子），以估计叶同步（每叶°Cd，相继出现的叶片之间的间隔），假设在实验期间叶同步恒定：

（G2）

使用phyllochron 估计相对于叶子x 的叶子n 的年龄：

（G3）

测量气体交换和相对叶绿素含量（SPAD值，用于非破坏性地估算Chl ），以评估叶片中光合蛋白质更新功能模型的性能。
在2-3天内对同一工厂进行数字化和气体交换测量。
收集数据到。csv 文件（图5和表5；在此示例中为“ example_greenhouse_structure_data.csv” ），该文件将在数据分析部分EH中用于模拟和计算机测试。

D：\ Reformatting \ 2020-2-7 \ 1902785--1312包一成683288 \ Figs jpg \ Fig5.jpg

˚F igure 5.格式温室植物S的tructural数据文件。有关列名，说明和所用单位的说明，请参见表5。

表5.温室植物结构数据文件中使用的列名称，描述和单位

栏名

描述

单元

ExpID

实验编号

无单位

测量日期

测量日期

无单位

植物ID

数字化工厂的ID

无单位

品种ID

数字化品种的ID

无单位

LightID

灯光处理的ID

无单位

氮ID

氮处理的ID

无单位

叶号

数字化的叶子的等级数

无单位

EA_学位

数字化叶片的仰角

LA_cm2

叶面积数字化

厘米2

数字化工厂结构并将坐标转换为结构数据
使用3D数字化仪（Fastrak ；Polhemus ，科尔切斯特，美国）对每种处理方法至少对两个代表性植物的结构进行数字化处理。
从植物的底部到顶部，以标准化的直角坐标顺序获取各个植物器官上的点的结构信息（改编自Kahlen 和Stützel ，2007；Wiechers 等，2011）：
数字化“节点0”在杆在其插入点到基部岩棉立方体。
数字化与第一个真叶的叶柄的根部相对的“节点1”（图6A中的“节点”）。
在第一个真叶插入茎的位置将“ axil 1”数字化（图6A中的“ Axil”）。
以预先定义的序列和层板表面上13个点的空间排列数字化“叶子1”（图6）。
继续按照“节点n- 轴n- 叶n ” 的顺序进行数字化，直到所有叶均被数字化。
忽视鲜花和水果。
将笛卡尔坐标转换为结构数据。
叶面积：trian gles 的预定结构的面积总和（图6A）。
叶仰角（EA ，°）：所述角度相对于所述叶的基部（叶尖端的方位之间的点1和2在图6B）和水平面。

D：\ Reformatting \ 2020-2-7 \ 1902785--1312鲍一晨683288 \ Figs jpg \ Fig6.jpg

图6. 从数字化数据中提取叶面积和仰角的配置。A.黄瓜茎上数字化点的预定位置，用于结，叶腋，叶片和叶片上定义的三角形结构。B.叶片仰角（EA）。

量化叶面积指数（LAI ），EA 和叶龄（t ，°Cd）之间的经验关系，以模拟计算机模拟实验中的冠层结构动态，例如：

（G4）

（G5）

数据分析

R脚本1 [数据处理] （图7）

D：\ Reformatting \ 2020-2-7 \ 1902785--1312鲍一晨683288 \ Figs jpg \ Fig7.jpg

˚F igure 7.概述ř 脚本1进行数据处理。该脚本的输入数据文件是来自生长室实验的“ example_chamber_harvest_data.csv” 和“ example_chamber_gas_exchange_data.csv” 。

使用气体交换数据估算光合作用参数（图7，＃1.3.0）
使用Evans（1993）给出的叶绿素浓度（Chl ，mmol m -2 ）估算叶子的吸收率（abs ，无单位）：

（P2）

估计电子传递速率（Ĵ ，微摩尔ë - 米-2 小号-1 ）各种光合光子通量密度下（PPFD ，μ 摩尔米-2 小号-1 ）：
（P3）

其中β （0.5，无单位）是光子II和I之间光子的分配分数。

通过拟合非矩形双曲线的最小二乘估计最大电子传输（J max ）：

（P4）

其中ϕ （0.425 µmol e – µmol -1 光子； Chen 等，2014）是光子向J 的转换效率，而θ （0.7，无单位； Chen 等，2014）是一个常数凸率因子，描述了J 对PPFD的响应。

估计白天呼吸率（[R d ，微摩尔CO 2 米-2 小号-1 使用线性部分（40≤）PPFD ≤100μ 摩尔米-2 小号-1 ）的光响应曲线的（角，1948），因为光黄瓜叶片的补偿点大约在。40 µ mol 光子m -2 s -1 。
使用可变J 方法估算对CO 2 （g m ，mol m -2 s -1 ）的叶肉电导（Harley 等，1992）：

（P 5）

其中Г *是在不存在线粒体呼吸的情况下的CO 2 补偿点（黄瓜为43.02 µmol mol -1 ；Singsaas 等人，2003年），C i 为细胞间CO 2 浓度（µ mol mol -1 ）。

估计叶绿体CO 2 浓度（ç Ç ，微摩尔摩尔-1 ）：

（P6）

估计最大羧速率（V 的C max ，微摩尔CO 2 米-2 小号-1 使用单点法）（德Kauwe 等人，2016）：

（P7）

其中ķ 米（毫摩尔摩尔-1 ）由下式给出ķ Ç （404 微摩尔摩尔-1 ）和ķ Ô （278 毫摩尔摩尔-1 ），米氏的Rubisco的常数CO 2 和O 2 ，并ö Ç （210 mmol mol -1 ）是O 2 在羧化位点的摩尔分数：

（P8）

参数化R d ，g m 和叶龄（t ，°Cd，使用等式G1估算）之间的经验关系，叶生长的最后四天的平均日光子积分（DPI 4d ，mol m -2 d -1 ）和叶片光合氮（N ph ，mmol m -2 ）使用例如 Pao 等人的第10和Ess.16和17 。（2019a）：

（P9）

（P10）

使用光合参数估算光合氮池（图7，编号1.3.1）
根据Buckley 等人的估计，参与羧化反应的氮（N V ，mmol N m -2 ），电子传输（N J ，mmol N m -2 ）和光收集（N C ，mmol N m -2 ）。（2013）：
N V 包括Rubisco，代表氮对羧化能力的投资：

（M1a）

N J 包括Rubisco以外的电子传输链，光系统II核心和卡尔文循环酶：
（M1b）

N C 包括光系统I核心和光收集复合体I 和II：

（M1c）

其中χ V （微摩尔CO 2 毫摩尔-1 N s个-1 ）是每单位的Rubisco氮羧化能力，和χ Ĵ （微摩尔ë - 毫摩尔-1 N s个-1 ）是每单位电子传输氮的电子传输能力。χ CJ （毫摩尔叶绿素毫摩尔-1 N）和χ Ç （毫摩尔叶绿素毫摩尔-1 N）分别是用于每电子传输氮和每捕光组分氮叶绿素的转换系数，。

光合氮（N ph ，mmol N m -2 ）被定义为参与光合功能的蛋白质中的生物活性氮，包括参与羧化，电子传输和光收集的氮：

（M2）

池的光合氮分配分数X （p X ）被确定为氮的池中的比率X （Ñ X ，毫摩尔N×M个-2 ）到Ñ pH值：

（M3）

将处理后的数据输出到。cs v 文件（图8；在此示例中为“ chamber_processed_data.csv” ）（图7，＃1.4.0），该文件将在数据分析C和D部分中用于模型参数化。

D：\ Reformatting \ 2020-2-7 \ 1902785--1312鲍一晨683288 \ Figs jpg \ Fig8.jpg

˚F igure 8.格式化处理的数据文件输出的从- [R 脚本1. 该文件将被用于模型参数化。

R脚本2 [模型参数化] （图9）

D：\ Reformatting \ 2020-2-7 \ 1902785--1312包一晨683288 \ Figs jpg \ Fig9.jpg

˚F igure 9.概述ř 脚本2为模型参数化。该脚本的输入数据文件是脚本1中的“ chamber_processed_data.csv” 。

蛋白质周转模型的说明（图9，＃2.3.0）
的官能氮池的变化率Ñ X 是determ的INED由瞬时蛋白合成率（小号X （吨），毫摩尔N×M个-2 °镉-1 ）和降解率（d X （吨），毫摩尔N×M个在给定的叶龄（t ，°Cd）下相应酶和蛋白质复合物的-2 °Cd -1 ：

（M4）

蛋白质合成是一个与年龄相关的零阶过程（Li et al 。，2017），通过逻辑函数描述且与当前的N X 状态无关：

（M5）

其中S max，X （mmol N m -2 °Cd -1 ）是N X 的最大蛋白质合成速率，发生在叶片发育的早期。常数t d ，X （°Cd -1 ）描述了蛋白质合成随时间的相对下降速率。以1 /年龄吨d ，X ，小号X 降低到53.8％小号最大值，X 。

降解速率D x 由具有降解常数D r ，X （°Cd -1 ）的一级动力学控制（Li et al 。，2017 ）：

（M6）

变量S max ，X 是每日叶子PAR拦截的函数（DPI 拦截叶，mol 光子m -2 d -1 ）：

（M7）

其中S mm，X （mmol N m -2 °Cd -1 ）是潜在的最大蛋白质合成速率，k I，X 是速率常数，描述了S max，X 随着光的增加。因子- [R Ñ ，X 与在营养液（氮水平增加Ñ 小号，毫）由米氏常数，ķ N，X （毫）：

（M8）

使用生长室实验的数据对蛋白质更新模型进行参数设置（图9）
解决差分方程。M4-M6以获得小号最大值，X ，吨d，X 和d R，X 在ř 使用具有程序性的算法lsoda （）从“功能deSolve ”包和DEoptim （）从“功能DEoptim ”包，其中总和最小化观察和模拟之间的残差平方（图9，＃2.4.0）。有三个步骤来量化的参数方程。M5-M8：

使用所有环境条件的数据，对每个光合氮池的t d，X （等式M5）和D r，X （等式M6）进行定量，假设D r，X 和t d，X 是特定于物种和功能的，不受光和氮利用率的影响（图9，＃2.4.1）。
用每种环境条件的确定值t d，X 和D r，X 量化S max ，X （等式M5）（图9，＃2.4.2）。
使用' stats '包中的nls （）函数通过非线性最小二乘法拟合，从S max，X 确定S mm，X ，k I，X （方程M7）和k N，X （方程M8），以及标准误差估计的（se）和P 值（pv ）也被计算出来（图9，＃2.4.3）。
将结果（图9，＃2.5.0）输出到。csv 文件（图10；在本示例中为“ parameterize_result_output.csv” ），该文件将在数据分析部分EH中用于仿真和计算机测试。
D：\ Reformatting \ 2020-2-7 \ 1902785--1312包一晨683288 \ Figs jpg \ Fig10.jpg

˚F igure 10.格式参数化结果文件输出的从- [R 脚本2. 该文件将被用于模拟和在计算机芯片上测试。

R脚本3 [模拟和计算机模拟测试] （图11）

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˚F igure 11.ř脚本3的概述模拟和在计算机芯片上测试。该脚本的输入数据文件是温室实验中的“ example_greenhouse_structure_data.csv ”和“ example_greenhouse_environment_data.csv ”，以及脚本2中的“ parameterize_result_output.csv ”。

模拟叶片的光合作用（图11，＃3.6.0）
为了评价每日篷的碳同化作用，净光合速率（甲Ñ ，微摩尔CO 2 米-2 小号-1 在树冠个体叶子）应该被模拟。甲Ñ 被定义为最小的RUBP 羧受限（甲Ç ，毫摩尔CO 2 米-2 小号-1 ）和RUBP 再生限制（甲Ĵ ，毫摩尔CO 2 米-2 小号-1 ）净光合速率（夸尔等人，1980）。稳态A c 可以用等式解析解。9b，14和15，以及带有等式的A j 。Pao 等人的图9c，14和15 。（2019a）用的给定值叶子- （对空气的蒸气压赤字d ，千帕），大气CO 2 浓度（ç 一个，微摩尔摩尔-1 ），光合光子通量密度（PPFD ，μ 摩尔米-2 小号-1 ）在叶片水平和光合参数上。

叶片水平PPFD 遵循Berer-Lambert定律（Monsi 和Saeki，2005）进行模拟（图11，＃3.4.1），其冠层消光系数（k ）和叶片面积指数（LAI ）并通过叶片高程余弦进行调整角度（EA ，°），使用等式估算叶龄。G4和G5 （图11，＃3.3.0）：

（P11）

其中昼夜PPFD 罩盖（上面的PPFD aboveCanopy ，微摩尔米-2 小号-1 在给定的时间）（吨小时白天，H）通过简单的余弦钟形函数（金博尔和贝拉米，1986）来计算每日PAR积分冠层以上（DPI 高于上层，DPI ，mol m -2 d -1 ）和日长（DL ，h）：

（P12）

光合参数J max ，V cmax ，abs ，R d 和g m
在给定的PPFD 下的电子传输速率J max 使用公式（1）计算。P4。
羧化速率（V Ç ，微摩尔CO 2 米-2 小号-1 ）是基于激活的Rubisco的下一个给定的量来计算PPFD （钱等人，2012。）：

（P13）

abs 使用公式计算。P2 。
使用经验关系式重新模拟R d 和g m a 。P 9和P10（图11，＃3.3.1）。

模拟日常冠层碳吸收（图11，＃3.6.0）
使用以下输入数据来模拟第d 天白天的日冠层碳同化（DCA，mol d -1 ）：

环境信息（从叶子的外观到第3 天直到第d天）：T 均值（方程式G1），高于上盖的DPI （方程式P10）以及供应溶液和岩棉板中的氮浓度；
温室冠层特征（在第d天）：叶面积（数字化数据，图7A）和叶龄（方程G1-G3；图11，＃3.5.1）。
首先使用等式模拟树冠中的每片叶子的光合氮库，直到第d 天。M4-M8（图11，＃3.7.0和＃3.8.0）和使用等式的光合参数。M1a-M1c。使用公式可模拟生长过程中的DPI 截获叶。P11（图11，编号3.5.1）。的平均值DPI aboveCanopy 所述植物生长（从移栽到测量日）中被用作DPI aboveCanopy 上天d 模拟DCA。在营养液（氮水平Ñ 小号）被假定为的平均值在供应溶液和氮浓度岩棉SL ABS（图11中＃3.4.1）。为了测试的效果入射光条件一天d 上的最优Ñ pH值分布和分区，DPI aboveCanopy 被系数“乘以DPI乘数” 由用户（分配图11中，＃3.7.2和3.8.3＃）。

在第d 天以0. 1 h 的时间步长模拟叶片净光合作用，并在白天每0.1 h进行汇总，以获取每日的叶片碳同化作用（DLA，mol d -1 ）。DCA计算为冠层中所有叶片的DLA的总和。

在计算机模拟实验中测试冠层中氮分布的最佳状态（图11）
为了评估的叶之间分布的影响Ñ pH值上DCA，分配因子˚F d 被引入到公式 M5产生蛋白质合成速率的变化（图11，＃3.7.0）：

（S 1 ）

控制病症与定义˚F d = 1。增加˚F d 加速了蛋白质的合成和提高的速度的降低向顶Ñ pH值重新分配，但它也降低了总Ñ pH值在天篷（Ñ 篷）。为了获得叶片光合氮含量（Ñ 叶，我，毫摩尔N的叶我）具有可比Ñ 篷，模拟Ñ 叶，我与˚F d = Ñ （表示为N” 叶，我）按比例调整，以之间的比率ñ 篷与获得˚F d = 1和ñ 篷与获得˚F d = ñ ：

（S2）

叶i （p X ，i ）中的池X的光合氮分配分数设置为等于控制值：

（S3）

这些调整可确保在更改分配模式时具有相同数量的N 冠层。因子f d 在0.5到5.0之间变化（图11，＃3.7.1），其N ph 值可与黄瓜叶片（< 150 mmol N m -2 ）中观察到的N ph 相媲美。然后，在给定的环境条件下，将由各种f d （图11，＃3.7.2）产生的DCA值与对照DCA（f d = 1）进行比较，并输出到a （图11，＃3.7.3）。xlsx 文件（在此示例中为' Test_fd_result.xlsx '）并绘制（图11，＃3.7.4和图12）。可以在叶级输出N ph 和p X的详细结果（图11，＃3.7.5）到a。xlsx 文件（在此示例中为' Test_fd_result_detailed.xlsx '）。

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图12. 在给定的树冠上方每日光合作用活性辐射积分（DPI ）下，不同光合氮（N ph ）分布因子f d 值下，白天树冠碳同化量（DCA，mol d -1 ）的百分比变化的示例结果，mol m -2 d -1 ）。A. DPI =植物生长期间的平均DPI乘以0.25。B. DPI =植物生长期间的平均DPI。C. DPI =植物生长期间的平均DPI乘以2。f d的变化导致DCA的正向变化表示对照N ph 分布（f d = 1）不理想。

在计算机实验中测试叶片中氮分配的最佳状态（图11）
为了评估N ph 的叶内分配对DCA的影响，将分配因子f p，X 引入等式。M7修改最大蛋白质合成S max，X ，以便在三个光合氮库之间分配模式的变化（图11，＃3.8.0）：

（S4）

的控制条件由下式定义˚F p ，X 在= 1的增加˚F p ，X 在更高的速率的合成的结果Ñ X ，并增加了分割以池X 。池X （S mm ，X ）的潜在最大蛋白质合成速率被系数f p，X修改，范围为0.2到2.0，以找到使DCA最大化的功能之间的最佳叶内N ph 分配（图11，＃3.8.3）。将在给定环境条件下最大化DCA的分区模式识别为“最佳”，然后与控制DCA（f p，X = 1）进行比较，然后输出结果（图11，＃3.8.4）a。xlsx 文件（在此示例中为' Test_fp_result.xlsx '）并绘制（图11，＃3.8.5和图13）。具有最佳详细结果Ñ pH值在叶级分区可以被输出（图11中的＃3.8.6）到一个。xlsx 文件（在此示例中为' Test_fp_result_detailed.xlsx '）。

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FIGUR Ë13.实施例结果白天日常篷碳同化百分比变化（DCA，摩尔d -1 ）与光合氮（的各种值Ñ pH值）分配因子˚F P，X 下平均流入每日光合有效辐射上面的积分植物生长期间的冠层（DPI ，mol m -2 d -1 ）乘以DPI乘数在0.25和2.0之间。最优f p 导致DCA的正变化，X 表示控制N ph 分区（f p，X = 1）次优。在该示例中，在光照处理H和氮气处理L下生长的树冠的N ph 分配在其生长的光照环境下次优，如果优化N ph 分配，则DCA可以提高近15％。

致谢

这项工作得到了Deutsche Forschungsgemeinschaft （DFG）的支持。如Pao 等人所述，对本协议进行了修改并附加了原始协议。（2019a ）。

利益争夺

作者宣称没有利益冲突。

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