干燥的环境可能有助于一种新型植物在地球上立足
在远古地球急剧变化的条件下,生物不得不进化新的策略来跟上。从大约3000万年前的渐新世中期到大约500万年前中新世中期到晚期,大气中的二氧化碳浓度下降了大约三分之一。在同一时期,一种新的光合作用形式出现在植物的一个亚群中,C4通路。在一些植物中,C4途径补充了早期的C3光合途径,这意味着这些物种现在使用两种不同的策略从太阳中获取能量。
研究人员一直认为,二氧化碳水平下降推动植物的起源与这个创新,但是一项新的研究表明水的可用性可能是C4植物的出现背后的关键因素。“C4的最初起源,发生在大气中二氧化碳含量仍然很高的时候,似乎是由水资源限制引起的,”文理学院生物学系研究生、论文第一作者周浩然(音译)说。“后来,大约500万到800万年前,C4草原有了大规模的扩张。那是因为二氧化碳越来越低。二氧化碳和光强实际上是当时有利于C4的限制因素。
宾夕法尼亚大学生物学助理教授Erol Akcay说:“我们所展示的是,C4途径提高的水效率足以让它在相对干旱的环境中获得最初的生态优势。”这就是做这种生理模型的好处。如果你只看温度和二氧化碳,你可能会错过水和光的作用。研究人员的工作还表明,即使在渐新世晚期,大气中的二氧化碳含量仍然相对较高的时候,C4植物可能比C3植物具有竞争优势。宾夕法尼亚大学生物学副教授布伦特•赫利克(Brent Helliker)表示:“这一推论表明,C4的进化可能比我们之前想象的要早得多。”“这也支持了一些关于C4何时进化的分子时钟估计。”
在有C3光合作用途径的植物中,光合作用产生的第一个稳定化合物包含三个碳原子;在C4植物中,第一种化合物有四个碳原子。C3路径首先进化而来,当大气中充满二氧化碳时,它能有效运作。然而,C4植物独立于C3植物进化了几十次,尽管碳含量较低,但它们仍能高效地进行光合作用,这要归功于一个额外的步骤,这个过程将碳从空气中泵入细胞的内部层,在此循环的其余部分进行。通过这种“封闭”的系统,光合作用机制不直接与外界空气相互作用,C4光合作用使植物比C3途径产生更多的食物,水分流失更少。
今天,地球上大约四分之一的植被覆盖是由C4植物构成的。包括玉米和甘蔗在内的几种重要作物都具有C4通路。发现的化石记录和同位素的研究已经帮助科学家估计这个途径进化时,虽然这些估计已经晚于所提出的分子钟数据从各种植物物种的系统发育分析,导致一些混乱当通路出现时,控制在特定的生态系统。
为了更深入地研究可能有利于C4光合作用通路扩散的因素,Zhou、Akcay和Helliker建立了一个多层面的模型。影响光合作用以及那些他们认为变量影响液压系统,植物的“决定”,把更多的精力投入到不断增长的根吸收水分,或建造更多的叶子,可以帮助吸收光和二氧化碳也暴露了他们更大的水损失。此外,植物还可以决定碳获得和水分损失的最佳平衡。将这两个系统结合起来,科学家的模型包含了4个可能有利于C3或C4谱系的因素:二氧化碳浓度、光照、温度和水可用性。
根据他们的模型,C4进化似乎分两个阶段进行。当二氧化碳仍然很高的时候,C4就出现在全球变暖、变干燥的地区。但是,直到几百万年后,当二氧化碳非常低,草地的扩张为开阔的栖息地提供了充足的光照时,它才获得了相对于C3植物的竞争优势。在这些地区,C4草原扩大并取代C3草原。
为了了解这个模型在C4植物早期是如何与古气候互动的,佩恩团队与普渡大学的Matthew Huber合作,Matthew Huber是一个古气候建模师,由美国国家科学基金会资助建立了中新世气候模型,以及研究生Ashley Dicks。研究人员利用气候模型的产出和包括二氧化碳水平、温度和降雨量在内的古气候数据,预测了从渐新世晚期到中新世早期(大约3000万到500万年前)C3和C4植物可能的地理分布。他们发现了两个以前没有被确定的区域:西北非洲和澳大利亚。这两个地区的C4植物在第一次进化后可能会占据主导地位,这要归功于它们的节水能力。
Akcay说:“这是世界上两个以前没有被认识到的区域,C4植物本来可以在那里拥有生态优势,并真正被取代。”“这是一个非常令人兴奋的机会,”Huber说,“当Penn小组找到我们,因为这是古气候模型输出的一个非常新颖的应用。它有助于将气候模型告诉我们的过去和未来气候与地质记录中可验证的模式联系起来。虽然这项研究没有调查随着大气中碳含量的再次上升,将来会发生什么,但它可以帮助我们理解为什么植物会以现在的方式分布,以及它们如何对未来的条件做出反应。Helliker说:“C4进化时的气候条件在今天仍然很重要。”“如果一个血统的C4植物进化主要是因为水限制二氧化碳高时,这些植物可能会发现今天在干燥的环境中,而如果是更多的二氧化碳,导致他们的进化和支配这些植物可能在今天潮湿地方。”
此外,一些科学家认为,让水稻等其他重要的农业物种进行C4光合作用,可能有助于提高粮食产量,因此,该模型可以帮助预测这些植物在哪里可以最优地生长。
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