НАЖМИ МЕНЯ

Цель и задачи исследования

Цель:

оценить параметры развития арбускулярной микоризы в ответ на удаление фотосинтетического аппарата у растений в ценопопуляциях одно- и многолетних модельных видов

Задачи:

1. Оценить виталитет растений в ценопопуляциях модельных видов

2. Проанализировать степень развития и динамику арбускулярной микоризы в ценопопуляциях модельных видов

3. Сравнить степень развития и динамику арбускулярной микоризы у растений с сохраненным и удаленным фотосинтетическим аппаратом в ценопопуляциях модельных видов

Объекты исследования

Matricaria discoidea - Ромашка безъязычковая

Leucanthemum vulgare - Нивяник обыкновенный

Методика исследования

В каждой ценопопуляции случайным образом закладывали квадратную рамку размером 1x1 метр. В границах рамки случайным образом выбирали экземпляр растения, у которого аккуратно с помощью пинцета удаляли все листья вместе с черешком. Само растение из почвы не выкапывали. Листья собирали в конверты, а экземпляры таких растений помечали пластиковой лентой для лёгкой идентификации. В это же время в границах той же рамки случайным образом выбирали второй экземпляр растений, который выкапывали из почвы вместе с небольшим земляным комом, чтобы не повредить корневую систему. У собранных растений корневую систему очищали от почвы и растения гербаризировали. Эта контрольная выборка позволит оценить развитие микоризы в ценопопуляции в момент постановки эксперимента. Таким образом в каждой ценопопуляции было выкопано по 50 контрольных экземпляров растений и у 50 экземпляров растений были удалены листья.

Результаты

Одномерное ранжирование

Ранжирование особей можно осуществлять на основе одномерного или двумерного ранжирования. На графике представлен способ одномерного ранжирования и по преобладанию особей класса “с” (низшие), однако оценка ценопопуляции по одному лишь признаку может вносить существенные искажения

library(dplyr)
library(tidyverse)
library(ggplot2)
# Одномерное ранжирование -------------------------------------------------
frequency_df1 <- df1 %>% 
  filter(df1$name == "M") %>% 
  group_by(class) %>% 
  summarise(count = n()) %>% 
  mutate(frequency = count / sum(count))
ggplot(frequency_df1, aes(x = class, y = frequency, fill = class)) + 
  geom_bar(stat = "identity", color = "black") +
  labs(title = "Одномерное ранжирование для M. discoidea", x = "Класс", y = "Частота встречаемости") +
  theme_light()+
  theme(legend.position = "none")+
  scale_fill_brewer(palette = "Dark2")

frequency_df1 <- df1 %>% 
  filter(df1$name == "L") %>% 
  group_by(class) %>% 
  summarise(count = n()) %>% 
  mutate(frequency = count / sum(count))
ggplot(frequency_df1, aes(x = class, y = frequency, fill = class)) + 
  geom_bar(stat = "identity", color = "black") +
  labs(title = "Одномерное ранжирование для L. vulgare", x = "Класс", y = "Частота встречаемости") +
  theme_light()+
  theme(legend.position = "none")+
 scale_fill_brewer(palette = "Dark2")

Двухмерное ранжирование

поэтому было проведено двумерное ранжирование по параметрам W и A (площадь листовой поверхности). Двумерный подход основывается на двух морфометрических признаках состояния особей. Группировка их осуществляется в пространстве осей этих признаков.

frequency_df2 <- df2 %>% 
  filter(df2$name == "M") %>% 
  group_by(class) %>% 
  summarise(count = n()) %>% 
  mutate(frequency = count / sum(count))
ggplot(frequency_df2, aes(x = class, y = frequency, fill = class)) + 
  geom_bar(stat = "identity", color = "black") +
  labs(title = "Двумерное ранжирование для M. discoidea", x = "Класс", y = "Частота встречаемости") +
  theme_light()+
  theme(legend.position = "none")+
  scale_fill_brewer(palette = "Dark2")

frequency_df2 <- df2 %>% 
  filter(df2$name == "L") %>% 
  group_by(class) %>% 
  summarise(count = n()) %>% 
  mutate(frequency = count / sum(count))
ggplot(frequency_df2, aes(x = class, y = frequency, fill = class)) + 
  geom_bar(stat = "identity", color = "black",) +
  labs(title = "Двумерное ранжирование для L. vulgare", x = "Класс", y = "Частота встречаемости") +
  theme_light()+
  theme(legend.position = "none")+
  scale_fill_brewer(palette = "Dark2")

Процент арбускул в разных выборках

arbuscul <- df %>% 
  group_by(name) %>% 
  summarise(proportion = mean(Fa))
ggplot(arbuscul, aes(x = name, y = proportion, fill = name)) + 
  geom_bar(stat = "identity", color = "black",) +
  labs(title = "Процент арбускул в разных выборках", x = "", y = "") +
  theme_light()+
  theme(legend.position = "none")+
  scale_fill_brewer(palette = "Dark2")

knitr::kable(
  head(arbuscul[, 1:2], 6), booktabs = TRUE,
  caption = 'Таблица полученных значений')
Таблица полученных значений
name proportion
L 4.347826
LA 14.040816
LB 16.693333
M 17.750000
Ma 24.979592
Mb 27.520000

Выводы

  1. Обе ценопопуляции находятся в угнетенном состоянии
  2. Во всех выборках обнаружена арбускулярная микориза и степнь ее развития у контрольных растений их разных ценопопуляций на одном уровне, что говорит о стабильности как биотических, так и абиотических, действующих в ценопопуляции
  3. Полученные результаты говорят о том, что удаление листьев в ценопопуляциях одно- и многолетних видов приводит к существенному снижению уровня