全 文 ：第２６卷第１０期
Ｎｏ．１０Ｖｏｌ．２６
内江师范学院学报
ＪＯＵＲＮＡＬ　ＯＦ　ＮＥＩＪＩＡＮＧ　ＮＯＲＭＡＬ　ＵＮＩＶＥＲＳＩＴＹ
航天诱变对凤仙花ＳＰ３代叶绿素及可溶性糖含量的影响
田　锟ａ，　冯长焕ａ，　汤泽生ｂ，　杨　军ｂ，ｃ，　彭正松ｂ，ｃ　＊
（西华师范大学ａ．数学与信息学院ｂ．生命科学学院ｃ．珍稀动植物研究所，　四川　南充　６３７００２）
　　摘　要：对经过航天诱变的凤仙花ＳＰ３ 代６个实验植株与没有经过航天诱变的６个对照植株进行秋播比较．
通过对凤仙花生理指标的测定，发现经诱变后的植株光合色素含量增长显著，特别是叶绿素ａ；可溶性糖含量显著
减少．针对叶绿素ａ含量和可溶性糖量的负相关关系，利用灰色系统理论和统计回归分析，建立了回归模型，拟合
了两者之间的函数解析式．用此关系式可以合理的预测叶绿素ａ和可溶性糖的含量．
关键词：航天诱变；凤仙花；生理指标；回归模型
中图分类号：Ｑ９４５．１１ 文献标志码：Ａ 文章编号：１６７１－１７８５（２０１１）１０－００３６－０４
　　凤仙花（Ｌｍｐａｔｉｏｎｓ　ｂａｌｓａｍｉｎａ），属凤仙花科凤
仙花属，是一种常见的观赏药用植物，广为人们栽
培．在对其进行航天诱变的实验中，陈德灿等［１］发现
了航天诱变对凤仙花ＳＰ３ 代生理指标的影响，汤泽
生等［２］对诱变凤仙花ＳＰ２ 代形态变异作了研究．本
文对航天诱变的凤仙花ＳＰ３ 代６个实验植株与没有
经过航天诱变的６个对照植株的生理指标进行测量
和统计，用回归模型描述了航天诱变后叶绿素ａ和
可溶性糖量之间的负相关关系．从统计角度出发给
出了相关结论并作出定量分析，丰富了研究手段．
１　材料与方法
１．１　供试材料
凤仙花（Ｌｍｐａｔｉｏｎｓ　ｂａｌｓａｍｉｎａ）种子一组搭神
舟四号飞船，经过航天处理；另一组为相同亲代的种
子，没有经过任何处理．实验材料为航天诱变ＳＰ２
代的凤仙花种子，种于２００４年秋季产生ＳＰ３ 代，选
出６株代表植株，与未经过航天诱变的６株对照组
进行对照［１］．
１．２　方法
１．２．１　叶绿素含量的测定．分别对１２个植株取相
同部位的新鲜幼嫩叶片，用少许石英砂和碳酸钙，加
蒸馏水５～６ｍｌ，定容至１０ｍｌ．再用移液管吸取
２．５ｍｌ置于一大试管中，加入１０ｍｌ丙酮，摇匀，静置
片刻，过滤上清液，得到实验用液；比色，以８０％丙
酮作为空白对照，于６６３ｎｍ和６６４ｎｍ下读光密度，
按照公式［３］：总叶绿素＝８．０２×ＯＤ６６３＋２０．２×
ＯＤ６４５，计算出叶绿素ａ和叶绿素ｂ的含量［１］．
１．２．２　可溶性糖量的测定．取新鲜幼嫩叶片，加少
许乙醚研磨，用７０～８０℃热水洗涤，７０～８０℃浮育
３０ｍｉｎ，加饱和醋酸铅至无白色沉淀．定容至１００ｍｌ，
过滤到三角瓶（０．４ｇ草酸钠），再过滤，得透明溶液，
取其１ｍｌ与５ｍｌ蒽酮试剂混匀，１００℃水浴１０ｍｉｎ．
冷却后于６２７ｎｍ处比色，求出可溶性糖含量［４－６］．
２　结果与分析
用紫外分光光度法测得的叶绿素含量及可溶性
糖量统计数据见下表．其中ＳＰ３１—ＳＰ３６为经过航
天诱变的实验组，ＣＫ３１—ＣＫ３６为未经过任何处理
的对照组．
·５３·
＊ 　收稿日期：２０１１－０７－０６
　基金项目：国家自然科学基金（３０７７１７２１）；四川省应用基础研究资助项目（ＪＹ０２９－００５－２）；四川省重点学科建设资助项目
（ＳＺＤ０４２０）．
　作者简介：田锟（１９８７－），男，四川巴中人，西华师范大学硕士研究生．主要从事数理统计理论及应用的研究．
内江师范学院学报 第２６卷第１０期
表１　航天诱导对凤仙花ＳＰ３ 代生理指标的影响
处理 叶绿素ａ 叶绿素ｂ 叶绿素（ａ＋ｂ） 叶绿素ａ／ｂ 可溶性糖量
ＳＰ３１　 ０．７　 ０．２７　 ０．９７　 ３．７０３７　 ９１
ＳＰ３２　 ０．８９７　 ０．３１　 １．２０７　 ２．８９３５　 ３１
ＳＰ３３　 ０．６８９　 ０．２５３　 ０．９４２　 ２．７２３３　 ５７
ＳＰ３４　 ０．８２２　 ０．３２５　 １．１４７　 ２．５２９３　 ８４
ＳＰ３５　 １．０８３１　 ０．５７４　 １．６５７１　 １．８８６９　 ４９
ＳＰ３６　 ０．５４９　 ０．３１　 ０．８５９　 １．７７０９　 １１５
ＣＫ３１　 ０．５５１８　 ０．２８０８　 ０．８３２　 １．９６５　 ３２７
ＣＫ３２　 ０．４８２６　 ０．２８９９　 ０．７８２５　 １．６６４７　 ３６７
ＣＫ３３　 ０．３２１７　 ０．２９６６　 ０．６１８３　 １．０８４６　 ４４０
ＣＫ３４　 ０．４３８５　 ０．２６２６　 ０．７０１１　 １．６６４８　 ４２０
ＣＫ３５　 ０．５４８　 ０．３１　 ０．８５８　 １．７６７７　 ４５０
ＣＫ３６　 ０．４５９　 ０．３４６３　 ０．８０５３　 １．３２５４　 ４７５
２．１　数据预处理
通过观察发现样本ＳＰ３５的叶绿素含量明显高
于其他样本．于是基于统计理论绘制箱型图（如图
１），由图知ＳＰ３５是一个由于误差造成的异常值，应
将其剔除．
图１　样本数据异常值检验
２．２　航天诱变对凤仙花各项生理指标的影响
对实验组和对照组的各项生理指标进行对比，
以判断航天诱变对各项生理指标是否有显著影响．
表２　实验组和对照组生理指标对比
各检验的值 Ｆ　 Ｐ　 ｔ　 ｄｆ
Ｐ
（２－ｔａｉｌｅｄ）
叶绿素ａ　 １．３０２　 ０．２８３ 　３．９９３　 ９．０００　 ０．００３
叶绿素ｂ　 ０．３４６　 ０．５７１
－０．２３０
－０．２２８
９．０００
８．３９８
０．８２３
０．８２５
叶绿素（ａ＋ｂ）２．８６１　 ０．１２５
３．６１０
３．４４９
９．０００
６．４２３
０．００６
０．０１２
叶绿素ａ／ｂ　 １．０７１　 ０．３２８
３．６３１
３．３９７
９．０００
５．３９１
０．００５
０．０１７
可溶性糖量 １．８０３　 ０．２１２
－１１．９１６
－１２．５２４
９．０００
８．１９５
０　　
０　　
　　ｔ检验的结果显示除叶绿素ｂ以外，其它各变
量均有显著差异．即说明航天诱变育种对凤仙花的
叶绿素ｂ含量并未产生显著影响，而对叶绿素ａ和
可溶性糖量有显著影响．下面更深一步分析这种显
著性关系．
表３　各生理指标的分组统计
生理指标 组别 Ｎ　 Ｘ　 Ｓ σＸ
叶绿素ａ　 １　 ５　 ０．７３１　 ０．１３４　 ０．０６０
２　 ６　 ０．４６７　 ０．０８５　 ０．０３５
叶绿素ｂ　 １　 ５　 ０．２９４　 ０．０３１　 ０．０１４
２　 ６　 ０．２９８　 ０．０２９　 ０．０１２
叶绿素（ａ＋ｂ） １　 ５　 １．０２５　 ０．１４７　 ０．０６５
２　 ６　 ０．７６６　 ０．０９０　 ０．０３７
叶绿素ａ／ｂ　 １　 ５　 ２．７２４　 ０．６９５　 ０．３１１
２　 ６　 １．５７９　 ０．３１９　 ０．１３０
可溶性糖量 １　 ５　 ７５．６０　 ３２．３８５　 １４．４８３
２　 ６　４１３．１７　 ５５．６８３　 ２２．７３２
　　注：１为航天诱变的实验组，２为对照组．
从表３可以看出：诱变前组１的叶绿素ａ的均
值为０．７３１，诱变后叶绿素ａ的均值为０．４６７．说明
诱变后叶绿素ａ的含量明显增加，且最终导致叶绿
素（ａ＋ｂ）和叶绿素ａ／ｂ的值发生了改变．同时，可溶
性糖量显著减少（从４１３．１７μｇ／ｇ锐减到７５．６０μｇ／ｇ）．
２．３　叶绿素ａ和可溶性糖量之间的相关关系
为了进一步分析叶绿素和可溶性糖量之间的相
关关系，且由于样本容量ｎ＜３０，需检查样本是否服
从正态分布，将其进行非参数假设检验，得表４．
表４　样本数据的正态性检验 （ｎ＝１１）
检验指标
Ｎｏｒｍａｌ
Ｐａｒａｍｅｔｅｒｓ（ａ，ｂ）
μ σ
Ｍｏｓｔ　Ｅｘｔｒｅｍｅ
Ｄｉｆｆｅｒｅｎｃｅｓ
Ａｂｓｏｌｕｔｅ　Ｐｏｓｉｔｉｖｅ　Ｎｅｇａｔｉｖｅ
Ｚ Ａｓｙｍｐ．Ｓｉｇ．（２－ｔａｉｌｅｄ）
叶绿素ａ 　０．５８７ 　０．１７３　 ０．２１７　 ０．２１７ －０．１０４　０．７２１　０．６７６
叶绿素ｂ　 ０．２９６　 ０．０２８　 ０．１４８　 ０．１２５ －０．１４８　０．４９０　０．９７０
可溶性糖量 ２５９．７２７　１８１．７８９　 ０．２４２　 ０．２４２ －０．１９０　０．８０１　０．５４２
　　由表４可以看出样本生理指标叶绿素ａ、叶绿
素ｂ及可溶性糖量Ｐ值均大于０．０５，表明样本分布
与正态分布没有显著差异，即数据服从正态分布．
表５　叶绿素含量和可溶性糖量的相关分析
生理指标 Ｓｐｅａｒｍａｎ＇ｓ　ｒｈｏ 叶绿素（ａ＋ｂ） 可溶性糖量
叶绿素（ａ＋ｂ）Ｃｏｒｒｅｌａｔｉｏｎ　Ｃｏｅｆｆｉｃｉｅｎｔ　 １．０００ －０．８００＊＊）
Ｓｉｇ．（２－ｔａｉｌｅｄ） ０　 ０．００３
可溶性糖量 Ｃｏｒｒｅｌａｔｉｏｎ　Ｃｏｅｆｆｉｃｉｅｎｔ －０．８００＊＊ １．０００
Ｓｉｇ．（２－ｔａｉｌｅｄ） ０．００３　 ０
　　通过叶绿素（ａ＋ｂ）和可溶性糖量的相关分析，
发现其Ｓｐｅａｒｍａｎ相关系数的Ｐ＜０．０５，说明这种
相关性是显著成立的，并且是显著的负相关．相关系
·６３·
２０１１年１０月 田　锟，冯长焕，汤泽生，等：航天诱变对凤仙花ＳＰ３代叶绿素及可溶性糖含量的影响
数为－０．８００．这说明随着可溶性糖量的增加，叶绿
素在显著的减少．那么进一步分析可溶性糖量是影
响的叶绿素ａ还是叶绿素ｂ的量，就需要画散点图
和做偏相关分析．其偏相关分析明确了这种相关性
的存在及其程度大小．
叶绿素ａ和可溶性糖量的散点图（图２）可以初
步的判断二者存在一定的负相关关系．
图２　叶绿素ａ和可溶性糖量散点图
当控制变量叶绿素ａ时，发现叶绿素和可溶性
糖量已经不相关，或者说相关性不显著了．当控制叶
绿素ｂ时，叶绿素ａ的含量与可溶性糖量依然存在
显著的负相关，见表６，７．这说明叶绿素ｂ对叶绿素
和可溶性糖量之间的负相关关系影响不大，那么造
成这种负相关关系的就只可能是叶绿素ａ．即叶绿
素和可溶性糖量之间的负相关关系，实质上是叶绿
素ａ和可溶性糖量之间的负相关．
表６　叶绿素和可溶性糖量的偏相关分析表ａ
Ｃｏｎｔｒｏｌ　Ｖａｒｉａｂｌｅｓ
（控制变量） 检验指标 可溶性糖量
叶绿素
（ａ＋ｂ）
叶绿素ａ 可溶性糖量 Ｃｏｒｒｅｌａｔｉｏｎ　 １．０００　 ０．４２８
Ｓｉｇ．（２－ｔａｉｌｅｄ） ０　 ０．２１８
Ｄｆ　 ０　 ８
叶绿素（ａ＋ｂ） Ｃｏｒｒｅｌａｔｉｏｎ　 ０．４２８　 １．０００
Ｓｉｇ．（２－ｔａｉｌｅｄ） ０．２１８　 ０
Ｄｆ　 ８　 ０
表７　叶绿素和可溶性糖量的偏相关分析表ｂ
Ｃｏｎｔｒｏｌ　Ｖａｒｉａｂｌｅｓ 检验指标 可溶性糖量
叶绿素
（ａ＋ｂ）
叶绿素ｂ 可溶性糖量 Ｃｏｒｒｅｌａｔｉｏｎ　 １．０００ －０．８７３
Ｓｉｇ．（２－ｔａｉｌｅｄ） ０　 ０．００１
ｄｆ　 ０　 ８
叶绿素（ａ＋ｂ） Ｃｏｒｒｅｌａｔｉｏｎ －０．８７３　 １．０００
Ｓｉｇ．（２－ｔａｉｌｅｄ） ０．００１　 ０
ｄｆ　 ８　 ０
　　从以上的分析知道，叶绿素ａ和可溶性糖量存
在负相关．也就是可溶性糖量会抑制叶绿素ａ的合
成．用函数来刻画这种负相关关系将更好的反应两
者之间的内在关系．
观察数据特点，发现振荡数据的振幅较大，用灰
色系统理论中的缓冲算子 ∏
ｎ
ｉ＝ｋ
ｘ（ｉ［ ］）
１
ｎ－ｋ＋１，ｋ＝１，２，
…ｎ．处理数据以减小误差［１４－１６］．设叶绿素ａ含量经
缓冲后的值为ｙ，可溶性糖量缓冲后的值为ｘ，经
ＳＰＳＳ软件对数据作回归分析建模，得到模型与效
果见表８和表９．
表８　验组数据逐步回归模型摘要
Ｍｏｄｅｌ　 Ｒ　 Ｒ２ ＡｄｊｕｃｔｅｄＲ２
Ｓｔｄ．Ｅｒｒｏｒ　ｏｆ
ｔｈｅ　Ｅｓｔｉｍａｔｅ Ｄｕｒｂｉｎ－Ｗａｔｓｏｎ
１　 ０．９９６（ａ） ０．９９２　 ０．９９０　 ０．００５　 ２．０９０
　　ａ模型中的预测变量：（常量），１／ｌｎｘ，ｂ因变量：ｙ
由表８看出调整后的Ｒ２（Ａｄｊｕｓｔｅｄ　Ｒ　Ｓｑｕａｒｅ）
＝０．９９０，说明模型的拟合度达到了９９％，拟合效果
较好．德宾瓦特森（Ｄｕｒｂｉｎ－ｗａｔｓｏｎ）的值接近２，模
型中不存在一阶序列相关．
表９　实验组数据逐步回归的系数表
Ｍｏｄｅｌ ＵｎｓｔａｎｄａｒｄｉｚｅｄＣｏｅｆｆｉｃｉｅｎｔｓ ｔ　 Ｐ
Ｃｏｌｉｎｅａｒｉｔｙ
Ｓｔａｔｉｓｔｉｃｓ
Ｂ σθ Ｔｏｌｅｒａｎｃｅ　 ＶＩＦ
１ Ｃｏｎｓｔａｎｔ－０．４５１　０．０３９ －１１．４９２　 ０
１／（ｌｎ（ｘ））５．０５２　 ０．２２３　 ２２．６９４　 ０　 １．０００　 １．０００
　　ａ因变量：ｙ
　　表９　第三列给出了拟合变量的系数．拟合函
数解析式为
ｙ＾＝－０．４５１＋５．０５２× １ｌｎｘ．
由上面函数解析式可以得到，诱变后的叶绿素ａ
和可溶性糖量之间存在明显的负相关性，并可以通
过此函数对叶绿素ａ的含量进行科学预测．观察对
照组数据，可溶性糖量和叶绿素ａ含量都相对集中，
且波动较大，为振幅较大的振荡数据．其叶绿素ａ的
极差（最大值与最小值之差）为０．２３０１μｇ／ｇ，没有航
天诱变后的极差０．５３４０μｇ／ｇ显著．对照组叶绿素ａ
和可溶性糖量的负相关关系表现得不稳定．
３　结论
航天诱变对凤仙花ＳＰ３ 代的各项生理指标有
显著影响．诱变后叶绿素有明显的增加，其中叶绿素
ａ的增加极为显著，可溶性糖含量有明显的减少．对
经诱变后的植株的生理指标进行统计分析发现：可
溶性糖会抑制叶绿素的生长．
本文更进一步的发现这种抑制作用主要体现在
抑制叶绿素ａ上．未经处理的对照组植株ＣＫ３１—
ＣＫ３６中，这种抑制现象表现的并不明显．相关数据
·７３·
内江师范学院学报 第２６卷第１０期
表现为振荡不稳定，无法用函数关系式描述，而经过
诱变后的植株拟合得到了负相关的函数关系式ｙ＾＝
－０．４５１＋５．０５２× １ｌｎｘ．
这样，更清晰的刻画出了航
天诱变对凤仙花叶绿素ａ与可溶性糖量关系的影
响，并可以据此作出适当、合理的预测．
参考文献：
［１］陈德灿，杨军，汤泽生，等．航天诱导凤仙花ＳＰ３ 代植株
形态及生理的研究 ［Ｊ］．安徽农业科学．２００６，３４（９）：
１８３４－１８３６．
［２］汤泽生，杨军，陈德灿，等．航天诱变凤仙花ＳＰ２ 代形态
变异的研究 ［Ｊ］．激光生物学报，２００６，１５（１）：３１－３４．
［３］Ｂｅｃｋｅｒ　Ｅ　Ｗ．Ｍｅａｓｕｒｅｍｅｎｔ　ｏｆ　ａｌｇａｌ　ｇｒｏｗｔｈ［Ｍ］．Ｃａｍ－
ｂｒｉｄｇｅ：Ｃａｍｂｒｉｄｇｅ　Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ　Ｐｒｅｓｓ，１９９４：５６－６２．
［４］Ｍｕｓｇｒａｖｅ　Ｍ，Ｋｕａｎｇ　Ａ　Ｘ，Ｂｒｏｗｎｃ，ｅｔ　ａｌ．Ｃｈａｎｇｅ　ｉｎ　Ａｒａ－
ｂｉｄｏｐｓｉｓ　ｌｅａｆ　ｕｌｔｒａｓｔｒｕｃｔｕｒｅ，ｃｈｏｒｏｐｈｙｌ　ａｎｄ　ｃａｒｂｏｈｙｄｒａｔｅ
ｃｏｎｔｅｎｔ　ｄｕｒｉｎｇ　ｓｐａｃｅｆｌｉｇｈｔ　ｄｅｐｅｎｄ　ｏｎ　ｖｅｎｔｉｌａｔｉｏｎ ［Ｊ］．
Ａｎｎｕｌｓ　ｏｆ　Ｂｏｔａｎｙ，１９８８，８１：５０３－５１２．
［５］刘永春，王乐峥，李琼．膏状叶绿体中叶绿素总量的测定 ［Ｊ］．
四川师范大学学报：自然科学版，２００５，２８（１）：１１７－１１８．
［６］张海英，蒋申蓉，朱嘉玉，等．荷叶叶绿素铜钠盐的制备
和稳定性研究 ［Ｊ］．内江师范学院学报，２０１０，２５（１０）：
５５－５７．
［７］刘录祥，王晶，赵林姝，等．作物空间诱变效应及其地面
模拟研究进展 ［Ｊ］．核农学报，２００４，１８（４）：２４７－２５１．
［８］汤泽生，杨军，赵燕，等．航天诱变的凤仙花突变株性状
及减数分裂过程的研究 ［Ｊ］．核农学报，２００４，１８（４）：
１８９－２９３．
［９］张文彤．ＳＰＳＳ统计分析高级教程 ［Ｍ］．北京：高等教育
出版社，２００４：１１８－１３６．
［１０］杜强，贾艳丽．统计分析从入门到精通 ［Ｍ］．北京：人
民邮电出版社．２００９：１５０－２１４．
［１１］马庆国．管理统计：数据获取、统计原理、ＳＰＳＳ工具与
应用研究 ［Ｍ］．北京：科学出版社，２００２：２６１－２９８．
［１２］张翎．关于线性回归模型中自相关现象的讨论 ［Ｊ］．科
教文汇，２０１０（６）：９２－９３．
［１３］郑红艳．夏乐天，一种多变量线性回归模型的异方差
检验方法 ［Ｊ］．统计与决策，２０１０（５）：１５２－１５３．
［１４］刘思峰，党耀国．灰色系统理论及其应用 ［Ｍ］．北京：
科学出版社，２０１０：１４６－１６６．
［１５］钱吴永，党耀国．一种新型数据变换技术及其在ＧＭ（１，１）
模型中的应用 ［Ｊ］．系统工程与电子技术，２００９，３１（１２）：
２８７９－２９０８．
［１６］党耀国，刘思峰．关于弱化缓冲算子的研究 ［Ｊ］．中国
管理科学，２００４，１２（２）：１０８－１１１．
［１７］Ｓｈｉｈａｒａ－Ｉｓｈｉｋａｗ　Ａ　Ｉ，ＨＡＳＥ　Ｅ．Ｎｕｔｒｉｔｉｏｎａｌ　ｃｏｎｔｒｏｌ　ｏｆ
ｃｅｌ　ｐｉｇｍｅｎｔａｔｉｏｎ　ｉｎ　Ｃｈｌｏｒｅｌａｐｒｏｔｏｔｈｅｃｏｉｄｅｓ　ｗｉｔｈ　ｓｐｅ－
ｃｉａｌ　ｒｅｆｅｒｅｎｃｅ　ｔｏ　ｔｈｅ　ｄｅｇｅｎｅｒａｔｉｏｎ　ｏｆ　ｃｈｌｏｒｏｐｌａｓｔ　ｉｎｄｕｃｅｄ
ｂｙ　ｇｌｕｃｏｓｅ［Ｊ］．Ｐｌａｎｔ　ａｎｄ　Ｃｅｌ　Ｐｈｙｓｉｏｌｏｇｙ，１９６４，５：
２２７－２４０．
Ｅｆｆｅｃｔ　ｏｆ　Ｓｐａｃｅ　Ｍｕｔａｔｉｏｎ　ｏｎ　ＳＰ３Ｇｅｎｅｒａｔｉｏｎ　Ｃｈｌｏｒｏｐｈｙｌ　ａｎｄ
Ｓｏｌｕｂｌｅ　Ｓｕｇａｒ　Ｃｏｎｔｅｎｔ　ｉｎ　ＩｍｐａｔｉｏｎｓＢａｌｓａｍｉｎａ
ＴＩＡＮ　Ｋｕｎａ，ＦＥＮＧ　Ｃｈａｎｇ－ｈｕａｎａ，ＴＡＮＧ　Ｚｅ－ｓｈｅｎｇｂ，ＹＡＮＧ　Ｊｕｎｂ，ｃ，ＰＥＮＧ　Ｚｈｅｎｇ－ｓｏｎｇｂ，ｃ
（ａ．Ｃｏｌｅｇｅ　ｏｆ　Ｍａｔｈｅｍａｔｉｃｓ　＆Ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ　ｂ．Ｃｏｌｅｇｅ　ｏｆ　Ｌｉｆｅ　Ｓｃｉｅｎｃｅ
ｃ．Ｉｎｓｔｉｔｕｔｅ　ｏｆ　Ｒａｒｅ　Ａｎｉｍａｌｓ　ａｎｄ　Ｐｌａｎｔｓ，Ｃｈｉｎａ　Ｗｅｓｔ　Ｎｏｒｍａｌ　Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，Ｎａｎｃｈｏｎｇ，Ｓｉｃｈｕａｎ　６３７００２，Ｃｈｉｎａ）
　　Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ｔｈｅ　ｍｏｒｐｈｏｌｏｇｉｃａｌ　ａｎｄ　ｐｈｙｓｉｏｌｏｇｉｃａｌ　ｔｒａｉｔｓ　ｏｆ　６ＳＰ３－ｇｅｎｅｒａｔｉｏｎ　ａｕｔｕｍｎ　Ｉｍｐａｔｉｏｎｓ　ｂａｌｓａｍｉｎａ　ｏｆ　ｓｐａｃｅ　ｍｕｔａｔｉｏｎ
ｗｅｒｅ　ｃｏｍｐａｒｅｄ　ｗｉｔｈ　ｔｈｏｓｅ　ｏｆ　ａｎｏｔｈｅｒ　６ｎａｔｕｒａｌ　ｐｌａｎｔｓ．Ｔｈｅ　ｍｅａｓｕｒｅｄ　ｐｈｙｓｉｏｌｏｇｉｃａｌ　ｉｎｄｉｃｅｓ　ｏｆ　ｔｈｅ　６ｓｐａｃｅ－ｍｕｔａｔｉｏｎ　ｔｒｅａｔｅｄ　ｐｌａｎｔｓ
ｉｎｃｒｅａｓｅｄ　ｓｉｇｎｉｆｉｃａｎｔｌｙ　ｗｉｔｈ　ａ　ｐａｒｔｉｃｕｌａｒｌｙ　ｓｔｒｏｎｇ　ｉｎｃｒｅａｓｅ　ｄｅｔｅｃｔｅｄ　ｉｎ　ｃｈｌｏｒｏｐｈｙｌ　Ａ；ｗｈｉｌｅ　ｔｈｅ　ｃｏｎｔｅｎｔ　ｏｆ　ｓｏｌｕｂｌｅ　ｓｕｇａｒ　ｄｅｃｒｅａｓｅｄ
ｓｈａｒｐｌｙ．Ｏｎ　ｂａｓｉｓ　ｏｆ　ｔｈｅ　ｎｅｇａｔｉｖｅ　ｃｏｒｒｅｌａｔｉｏｎ　ｂｅｔｗｅｅｎ　ｃｈｌｏｒｏｐｈｙｌ　Ａ　ａｎｄ　ｔｈｅ　ｓｏｌｕｂｌｅ　ｓｕｇａｒ　ｃｏｎｔｅｎｔ，ａｎｄ　ｂｙ　ｕｓｅ　ｏｆ　ｇｒｅｙ　ｓｙｓｔｅｍ
ｔｈｅｏｒｙ　ａｎｄ　ｓｔａｔｉｓｔｉｃａｌ　ｒｅｇｒｅｓｓｉｏｎ　ａｎａｌｙｓｉｓ，ａ　ｒｅｇｒｅｓｓｉｏｎ　ｍｏｄｅｌ　ｗａｓ　ｐｕｔ　ｉｎ　ｐｌａｃｅ　ａｎｄ　ａ　ｆｉｔｔｅｄ　ａｎａｌｙｔｉｃａｌ　ｅｘｐｒｅｓｓｉｏｎ　ｏｆ　ｆｕｎｃｔｉｏｎ　ｗａｓ
ａｌｓｏ　ｗｏｒｋｅｄ　ｏｕｔ．Ｓｕｃｈ　ａ　ｍａｔｈｅｍａｔｉｃａｌ　ｒｅｌａｔｉｏｎ　ｉｓ　ｏｆ　ａ　ｒｅａｓｏｎａｂｌｅ　ｐｒｅｄｉｃｔｉｎｇ　ｐｏｗｅｒ　ｉｎ　ｄｅｔｅｒｍｉｎｉｎｇ　ｔｈｅ　ｃｏｎｔｅｎｔ　ｏｆ　ｃｈｌｏｒｏｐｈｙｌ　Ａ
ａｎｄ　ｓｏｌｕｂｌｅ　ｓｕｇａｒ．
　　Ｋｅｙ　ｗｏｒｄｓ：Ｓｐａｃｅ　ｍｕｔａｔｉｏｎ；Ｉｍｐａｔｉｅｎｓ　ｂａｌｓａｍｉｎａ；ｐｈｙｓｉｏｌｏｇｉｃａｌ　ｉｎｄｉｃｅｓ；ｒｅｇｒｅｓｓｉｏｎ　ｍｏｄｅｌ
（责任编辑：胡　蓉）
·８３·