彭順正 岳延濱 馮恩英 黃安林

摘要 籽粒分割是籽粒計(jì)數(shù)的關(guān)鍵環(huán)節(jié)，也是種子精選、育種評(píng)價(jià)的重要研究?jī)?nèi)容之一。從機(jī)器視覺和深度學(xué)習(xí)角度分析籽粒和顆粒分割現(xiàn)狀，總結(jié)分析了各種分割方法特點(diǎn)。并對(duì)視覺方法和深度學(xué)習(xí)方法在圖像分割等方面進(jìn)行了比對(duì)分析，體現(xiàn)了深度學(xué)習(xí)在分割方面的優(yōu)越性。

關(guān)鍵詞 籽粒;圖像分割;機(jī)器視覺;深度學(xué)習(xí)

中圖分類號(hào) TP 391.4文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼 A

文章編號(hào) 0517-6611（2022）04-0013-04

doi：10.3969/j.issn.0517-6611.2022.04.004

開放科學(xué)（資源服務(wù)）標(biāo)識(shí)碼（OSID）：

A Review of the Research Status of Crop Grain Segmentation

PENG Shun-zheng， YUE Yan-bin， FENG En-ying et al （Institute of Science and Technology Information， Guizhou Academy of Agricultural Sciences， Guiyang， Guizhou 550006）

Abstract Grain segmentation is a key part of grain counting， and it is also one of the important research contents of seed selection and breeding evaluation. From the perspective of machine vision and deep learning， the current situation of grain and granule segmentation is analyzed， and the characteristics of various segmentation methods are summarized and analyzed. And compared and analyzed the visual methods and deep learning methods in image segmentation and other aspects， which reflects the superiority of deep learning in segmentation.

Key words Grain;Image segmentation;Machine vision;Deep learning

基金項(xiàng)目 貴州省2020年科技支撐計(jì)劃項(xiàng)目（黔科合支撐〔2020〕1Y019）。

作者簡(jiǎn)介 彭順正（1989—） ，男，貴州興義人，助理研究員，碩士，從事農(nóng)產(chǎn)品品質(zhì)檢測(cè)、圖像算法研究。

收稿日期 2021-05-20

農(nóng)業(yè)種子工程戰(zhàn)略的實(shí)施是支撐我國(guó)農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)發(fā)展的一項(xiàng)基本舉措。育種創(chuàng)新、種子精選等是農(nóng)業(yè)工程的重要內(nèi)容。種子精選和育種評(píng)價(jià)需要對(duì)籽粒性狀進(jìn)行評(píng)價(jià)，千粒重就是一種重要的農(nóng)藝性狀參數(shù)[1-2]?；趫D像方法檢測(cè)千粒重等參數(shù)，其原理是對(duì)籽粒進(jìn)行分割計(jì)數(shù)，然后檢測(cè)重量。籽粒分割好壞直接關(guān)系到籽粒計(jì)數(shù)是否準(zhǔn)確。研究籽粒分割方法對(duì)于籽粒農(nóng)藝性狀參數(shù)檢測(cè)具有重要意義。因此，筆者基于機(jī)器視覺和深度學(xué)習(xí)的角度，概述籽粒分割研究現(xiàn)狀。由于顆粒分割和籽粒分割具有同質(zhì)性，也對(duì)顆粒的分割研究進(jìn)行分析總結(jié)，并展望農(nóng)作物籽粒分割的發(fā)展方向。

1 基于機(jī)器視覺的傳統(tǒng)分割研究現(xiàn)狀

基于機(jī)器視覺的方法分割作物種子籽粒應(yīng)用比較廣泛、涉及的類型比較多，不同作物籽粒性狀、外觀色澤、空間立體姿態(tài)不同，導(dǎo)致空間分布排列存在差異。這些客觀性因素導(dǎo)致目前沒有一種通用的作物籽粒分割算法。一般情況下，只討論籽粒在空間分布上是單層的情況，重疊分布的情況不作討論，這種情況下視覺分割方法適應(yīng)性差，無(wú)法對(duì)遮擋部分進(jìn)行準(zhǔn)確的分割。籽?？臻g分布主要存在2種分布：?jiǎn)巫蚜Ｅc粘連籽粒。一般來(lái)說，單籽粒的分割比較簡(jiǎn)單，不同分割方法都可以獲取比較滿意的分割效果。然而對(duì)于粘連籽粒的分割方法就相對(duì)復(fù)雜很多，主要是粘連籽粒經(jīng)過圖像預(yù)處理之后，其邊緣形態(tài)、顏色均會(huì)發(fā)生一定程度的變化。對(duì)于籽粒輪廓邊緣識(shí)別和黏結(jié)位置的定位分割是籽粒分割關(guān)鍵技術(shù)難點(diǎn)，因此衍生了各種分割算法。從分割原理角度來(lái)看，總體上分為：基于顏色的分割、基于形狀的分割，基于顏色+幾何形狀的分割3種類型[3-5]。

適當(dāng)?shù)卦鰪?qiáng)目標(biāo)和背景對(duì)比度可以提高籽粒分割的準(zhǔn)確度。例如，在RGB、Lab、HSV等顏色空間模型中，利用分量圖和灰度圖特征比較或重疊，以及各通道顏色之間的變換或差分等運(yùn)算以增強(qiáng)目標(biāo)和背景的對(duì)比度為分割打下了基礎(chǔ)[3-5]。

籽粒分割就是將其邊緣輪廓準(zhǔn)確的分割成獨(dú)立的整體。目前輪廓提取方面常見的方法主要有分水嶺算法（包括改進(jìn)的分水嶺算法）、Hough變換方法、腐蝕邊緣法、面積法、拋物線分割、主動(dòng)輪廓模型、遺傳算法（GA）與改進(jìn)脈沖耦合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（PCNN）相結(jié)合等分割方法[6-24]。

由表1可知，①分水嶺算法依賴于局部像數(shù)值的變化，判斷局部極值所在位置，進(jìn)而實(shí)現(xiàn)目標(biāo)輪廓的方法。然而，根據(jù)相關(guān)研究經(jīng)驗(yàn)，分水嶺算法在部分情況下容易出現(xiàn)過分割現(xiàn)象，因此有學(xué)者也對(duì)分水嶺算法進(jìn)行了多種嘗試和改進(jìn)[6-14]。②Hough變換方法主要是檢測(cè)圖像中直線或曲線輪廓，從而達(dá)到輪廓識(shí)別定位分割的目的[15]。③腐蝕邊緣法原理是通過形態(tài)學(xué)腐蝕方法剝離掉連通區(qū)域的重疊部分，從而實(shí)現(xiàn)黏結(jié)部分的分割[16-18]。④面積法通常采用標(biāo)記像素來(lái)實(shí)現(xiàn)目標(biāo)區(qū)域分割[19-20]，為了減少對(duì)目標(biāo)像數(shù)遍歷和計(jì)算量，部分學(xué)者提出采用“跳躍”掃描方式，而后根據(jù)鄰域像數(shù)單元檢測(cè)填充斷檔區(qū)域?qū)崿F(xiàn)目標(biāo)區(qū)域分割[21]。⑤拋物線分割方法[22]事實(shí)上比較傾向于依賴先驗(yàn)知識(shí)。比如谷物籽粒類似橢圓、油菜籽粒類似圓，這些籽粒的形狀都具有比較明顯的空間幾何特征，類似于先驗(yàn)知識(shí)。拋物線分割原理主要是檢測(cè)定位3個(gè)關(guān)鍵點(diǎn)來(lái)擬合拋物線作為模擬輪廓。事實(shí)上，拋物線分割優(yōu)缺點(diǎn)也比較明顯，對(duì)于弧形籽粒拋物線分割比較好，但無(wú)法對(duì)殘缺籽粒進(jìn)行完整識(shí)別分割。⑥主動(dòng)輪廓模型[23]分割通過尋找輪廓最尖銳位置，計(jì)算弧線曲率大小和方向判斷籽粒是否粘連，從而定位分割點(diǎn)。但對(duì)于輪廓局部尖銳層度變化比較敏感，容易受到輪廓毛刺干擾，通常需要對(duì)輪廓平滑處理。⑦遺傳算法（GA）與改進(jìn)脈沖耦合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（PCNN）相結(jié)合[24]的分割方法原理是：采用PCNN網(wǎng)絡(luò)先激活圖像中所有像素，產(chǎn)生迭代閾值，不斷循環(huán)，直到存在像數(shù)值小于迭代閾值時(shí)，產(chǎn)生抑制脈沖，引起鄰近類似像數(shù)神經(jīng)元抑制，獲取一系列脈沖序列。其中第N次離散時(shí)間所得序列作為目標(biāo)圖像，而后通過GA算法優(yōu)化PCNN模型參數(shù)進(jìn)行圖像分割。

綜上所述，增強(qiáng)圖像的對(duì)比度可以提高籽粒分割的準(zhǔn)確性;綜合考慮籽粒顏色、空間幾何形狀等特征有助于分割方法的選取。目前還沒有通用的分割方法適合任何籽粒的分割。因此，分割方法選取是籽粒分割的一個(gè)關(guān)鍵環(huán)節(jié)。深入了解各種分割方法的特點(diǎn)和優(yōu)缺點(diǎn)有助于選取合適的分割方式，對(duì)于提高籽粒分割效率和準(zhǔn)確性具有重要意義。

2 基于深度學(xué)習(xí)的主流分割研究現(xiàn)狀

深度學(xué)習(xí)是一種含有多層感知神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)[25]。目前，基于深度學(xué)習(xí)的籽粒圖像分割相對(duì)較少，國(guó)內(nèi)相關(guān)研究主要集中在檢測(cè)方向[26-38]，還有關(guān)于預(yù)測(cè)還原殘缺籽粒的相關(guān)報(bào)道[39]。由于具有分割速度快、精度高、基于像數(shù)級(jí)定位分類分割的特點(diǎn)，深度學(xué)習(xí)在圖像分割方面得到廣泛運(yùn)用。

目前，國(guó)內(nèi)相關(guān)學(xué)者基于深度學(xué)習(xí)方法分割作物籽粒。尤其以谷物、小麥、大豆等最為常見。深度卷積結(jié)構(gòu)模型是影響分割性能主要因素之一，網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的選擇和設(shè)計(jì)非常關(guān)鍵。有學(xué)者采用Mask R-CNN網(wǎng)絡(luò)和FCN網(wǎng)絡(luò)對(duì)麥穗圖像進(jìn)行分割，發(fā)現(xiàn)Mask R-CNN網(wǎng)絡(luò)處理速度比FCN網(wǎng)絡(luò)快8.5倍[26];在類似大豆籽粒分類研究中，也證實(shí)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)選擇和設(shè)計(jì)直接影響網(wǎng)絡(luò)模型的分割準(zhǔn)確率和實(shí)時(shí)性[27]。深度學(xué)習(xí)分割本質(zhì)其實(shí)就是對(duì)像數(shù)級(jí)圖像特征進(jìn)行分類，從而實(shí)現(xiàn)目標(biāo)分割識(shí)別。如采用U-Net網(wǎng)絡(luò)分割水稻籽粒圖像，就是通過訓(xùn)練各類別的像數(shù)特征實(shí)現(xiàn)分割[28]。某些情況下，綜合考慮圖像分辨率、籽粒各部位尺寸懸殊對(duì)語(yǔ)義分割網(wǎng)絡(luò)設(shè)計(jì)具有重要的作用。例如，針對(duì)稻米堊白識(shí)別的G-Chalk網(wǎng)絡(luò)改進(jìn)和分割識(shí)別準(zhǔn)確度提高就說明了其重要性[29]。

在籽粒檢測(cè)分類識(shí)別方面，目前涉及玉米、小麥、大米、花生等。對(duì)網(wǎng)絡(luò)卷積核、各層特征的可視化分析，有助于構(gòu)建實(shí)例的分類識(shí)別體系。例如，基于VGG16網(wǎng)絡(luò)對(duì)玉米品種分類識(shí)別[30]。基于Faster R-CNN模型實(shí)現(xiàn)玉米品質(zhì)精選的研究[31]。這些研究說明，可以采用多個(gè)檢測(cè)模型對(duì)同一問題開展研究，這有助于構(gòu)建最優(yōu)的檢測(cè)模型。向日葵種子識(shí)別就采用多個(gè)檢測(cè)模型進(jìn)行試驗(yàn)比對(duì)，以確立最優(yōu)檢測(cè)識(shí)別模型[32]。目前的檢測(cè)模型結(jié)構(gòu)由2個(gè)主體部分構(gòu)成，經(jīng)典網(wǎng)絡(luò)模型（如AlexNet、GoogleNet、VGG等）及特殊功能的塊結(jié)構(gòu)（如殘差塊、Dropout技術(shù)、BN算法等）模式。小麥識(shí)籽粒完整性檢測(cè)識(shí)別網(wǎng)絡(luò)ResNet模型結(jié)構(gòu)就是典型代表[32-33]。事實(shí)上，影響檢測(cè)模型檢測(cè)識(shí)別精度除網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)本身外，還存在其他因素。比如，自然圖像數(shù)據(jù)維度高，常常影響圖像識(shí)別的推理速度，針對(duì)這個(gè)問題，可采用種子圖像降低數(shù)據(jù)維度，在網(wǎng)絡(luò)卷積層加入注意力機(jī)制模塊，以提高模型特征描述性能，進(jìn)而提高目標(biāo)識(shí)別精度[34]。另外，為彌補(bǔ)卷積網(wǎng)絡(luò)模型特征利用率低下的不足，有研究結(jié)合SVM提高特征復(fù)用性，改善檢測(cè)模型的識(shí)別精度[34-35]。深度學(xué)習(xí)訓(xùn)練需要大量數(shù)據(jù)樣本，有利于模型訓(xùn)練，為了減少作物籽粒圖像采集量，一般采用數(shù)據(jù)增廣（如翻轉(zhuǎn)、旋轉(zhuǎn)、對(duì)比度調(diào)整、圖像拉伸、不同尺度的剪切等操作）擴(kuò)充數(shù)據(jù)樣本量。模型訓(xùn)練比較耗時(shí)，收斂速度慢是深度學(xué)習(xí)目前面臨比較多的問題，目前，有學(xué)者采取激活函數(shù)優(yōu)化和池化等操作提高有效特征提取效率或數(shù)據(jù)降維以縮短模型訓(xùn)練周期[36]。還有學(xué)者通過調(diào)整學(xué)習(xí)參數(shù)提高模型收斂速度，如花生顆粒分類的CNN+SqueezeNet模型[37]?？傊梢越Y(jié)合數(shù)據(jù)集構(gòu)成、過擬合弱化、訓(xùn)練收斂速度、網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)簡(jiǎn)化等方面優(yōu)化檢測(cè)模型來(lái)提高籽粒識(shí)別分類[38]。

當(dāng)前，有學(xué)者還嘗試了采用深度學(xué)習(xí)對(duì)殘缺籽粒或遮擋部分進(jìn)行復(fù)原，并取得比較理想的效果[39]。各卷積網(wǎng)絡(luò)的特點(diǎn)見表2。

綜上所述，深度學(xué)習(xí)在籽粒分割、檢測(cè)等方面，其模型選擇設(shè)計(jì)除了考慮籽粒形狀、圖像分辨率以外，還需要考慮網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)本身。無(wú)論是分割還是檢測(cè)，不同的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)對(duì)不同種子籽粒分割和檢測(cè)都具有一定的適應(yīng)性。因此，一般需要試驗(yàn)多種不同的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)模型，確立最優(yōu)模型。在模型訓(xùn)練和性能提升方面，可以結(jié)合數(shù)據(jù)集、卷積層、學(xué)習(xí)參數(shù)、激活函數(shù)、優(yōu)化器、池化等方面優(yōu)化網(wǎng)絡(luò)，縮短模型收斂時(shí)間、提高準(zhǔn)確度。目前，對(duì)花生、大豆等籽粒的研究可以為其他作物籽粒分割檢測(cè)方面提供借鑒。

3 非農(nóng)作物顆粒分割研究現(xiàn)狀

考慮到籽粒分割與其他非作物顆粒分割具有一定的同質(zhì)性。因此，其他非作物顆粒物分割對(duì)于作物籽粒分割具有一定的參考意義。

3.1 機(jī)器視覺分割研究方面 目前主要包括巖石、礦石、煤、金剛石、爐渣、雨滴、細(xì)胞等顆粒狀物體分割。針對(duì)顆粒粘連分割采取的方法包括距離變換+分水嶺+形態(tài)學(xué)、BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)+歸一化算法、大津法+形態(tài)學(xué)+分水嶺、圖像鄰域的密度統(tǒng)計(jì)、中值濾波和小波變換+分割算法、凸包分析的圖像二次分割算法、基于直方圖累積矩的動(dòng)態(tài)優(yōu)化算法、大津法+形態(tài)學(xué)+連通標(biāo)記、大津法雙閾值算法、灰度直方圖配準(zhǔn)+雙峰直方圖、鏈碼模型等[40-54]。其中分水嶺、BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、形態(tài)學(xué)、大津法在作物籽粒中也有應(yīng)用，說明籽粒和顆粒分割比較類似，其余算法在籽粒分割中應(yīng)用較少，說明顆粒和籽粒分割有其各自的特殊性。一般來(lái)說，同種籽粒形狀比較類似，規(guī)律性較強(qiáng)。而顆粒形狀、大小是隨機(jī)變量，沒有多少可行。但空間排布上，二者無(wú)非是單粒和粘連兩種常見類型（重疊類型除外）。

3.2 深度學(xué)習(xí)分割方面 目前涉及礦物微粒、未溶碳化物顆粒、化學(xué)混合物粒子、煙霧顆粒、納米顆粒、巖石顆粒、混合顆粒等方面，分割模型主要包括MASK R-CNN、U-Net、RPN、CNN、FCNN。針對(duì)顆粒分割，這些分割模型重點(diǎn)學(xué)習(xí)顆粒輪廓像數(shù)特征，提升顆粒定位精度實(shí)現(xiàn)顆粒部分像數(shù)級(jí)分割[55-62]，這些分割模型在作物籽粒中也有運(yùn)用，說明深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)模型具有很好的通用性。從分割對(duì)象來(lái)看，深度學(xué)習(xí)分割已經(jīng)涉及微粒子、化合物等更加微小的顆粒，足以說明其分割精度和優(yōu)越性不言而喻，未來(lái)應(yīng)用的前景會(huì)更加廣闊，也將是未來(lái)微粒圖像分割發(fā)展的風(fēng)向標(biāo)。

4 小結(jié)

該研究論述了圖像分割對(duì)作物籽粒的重要性，系統(tǒng)總結(jié)和分析了圖像在顆粒狀分割方面的研究現(xiàn)狀，并對(duì)視覺方法和深度學(xué)習(xí)2個(gè)領(lǐng)域中常見且具有代表性的算法進(jìn)行了分析總結(jié)，明確了各算法分割機(jī)理及其優(yōu)缺點(diǎn)，揭示了各算法的優(yōu)缺點(diǎn)和適用場(chǎng)景。另外還對(duì)顆粒和籽粒的分割方法進(jìn)行了分析比對(duì)，研究表明：無(wú)論是視覺方法還是深度學(xué)習(xí)方法，二者互有重疊，說明二者分割機(jī)制具有互通性。

機(jī)器視覺分割方法較多依賴于籽粒/顆粒的形狀、顏色、紋理等特征。分割方法眾多，但通用性差，且無(wú)法達(dá)到像素級(jí)分割，對(duì)于微型顆粒識(shí)別分割精細(xì)程度較弱，這是導(dǎo)致視覺方法在微粒分割方面應(yīng)用比較少的主要原因。

深度學(xué)習(xí)分割和檢測(cè)機(jī)理是對(duì)每個(gè)像素特征進(jìn)行分類識(shí)別，從而達(dá)到檢測(cè)識(shí)別分割的目的。基于像素級(jí)的分割，分割結(jié)果的精準(zhǔn)度和精細(xì)化程度高，是其在化合物粒子、微粒子等肉眼無(wú)法識(shí)別的情況下，分割識(shí)別應(yīng)用比較突出主要原因。深度學(xué)習(xí)通過提取像素特征，將像素特征輸入到分類網(wǎng)絡(luò)分類識(shí)別，并將每個(gè)像素歸類到特定的類別集合中，最終將不同類別的像素歸類到不同的集合，從而達(dá)到識(shí)別分割效果。

從分割對(duì)象角度來(lái)看，深度學(xué)習(xí)應(yīng)用范圍比視覺方法應(yīng)用范圍廣闊，從塊狀到微粒子均有涉及，且圖像數(shù)據(jù)處理量大、檢測(cè)速度快、精度高、理論技術(shù)新穎，是目前圖像分割技術(shù)發(fā)展的一座里程碑，應(yīng)用前景廣闊。

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安徽農(nóng)業(yè)科學(xué) 2022年

氮代謝相關(guān)酶的研究進(jìn)展

徐洪超1，商 靖1，劉銘薈1，張 飛2*，李玥瑩1*

（1.沈陽(yáng)師范大學(xué)生命科學(xué)學(xué)院，遼寧沈陽(yáng) 110034;2.遼寧省農(nóng)業(yè)科學(xué)院高粱研究所，遼寧沈陽(yáng) 110161）

摘要 氮代謝是植物體內(nèi)的基本生理代謝過程之一，包括氮素同化、積累和蛋白質(zhì)合成等過程，與植物的生長(zhǎng)發(fā)育、產(chǎn)量和品質(zhì)的聯(lián)系非常密切。氮代謝的生理過程在酶的催化下完成，與氮代謝的生理過程密切相關(guān)的酶有：硝酸還原酶、谷氨酰胺合成酶、轉(zhuǎn)氨酶（谷氨酸草酰乙酸轉(zhuǎn)氨酶、谷氨酸丙酮酸轉(zhuǎn)氨酶）、谷氨酸合酶、谷氨酸脫氫酶等關(guān)鍵酶。這5種酶在植物氮代謝過程中具有重要的作用，簡(jiǎn)要介紹這幾種酶的基本結(jié)構(gòu)與特性、對(duì)作物生長(zhǎng)發(fā)育的調(diào)控等，為進(jìn)一步探究氮代謝研究機(jī)制提供有益的參考。

關(guān)鍵詞 硝酸還原酶;谷氨酰胺合成酶;谷氨酸合酶;轉(zhuǎn)氨酶;谷氨酸脫氫酶

中圖分類號(hào) Q 945.1文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼 A

文章編號(hào) 0517-6611（2022）04-0017-04

doi：10.3969/j.issn.0517-6611.2022.04.005

開放科學(xué)（資源服務(wù)）標(biāo)識(shí)碼（OSID）：

Research Progress of Enzymes Related to Nitrogen Metabolism

XU Hong-chao，SHANG Jing，LIU Ming-hui et al （College of Life Sciences， Shenyang Normal University，Shenyang，Liaoning 110034）

Abstract Nitrogen metabolism is one of the basic physiological metabolic processes in plants， including processes such as nitrogen assimilation， accumulation and protein synthesis. It is closely related to plant growth， yield and quality. The physiological process of nitrogen metabolism is completed under the catalysis of enzymes. The enzymes closely related to the physiological process of nitrogen metabolism are： nitrate reductase， glutamine synthetase， transaminase （glutamate oxaloacetate transaminase， glutamate pyruvate transaminase ）， glutamate synthase， glutamate dehydrogenase and other key enzymes. These five enzymes play an important role in the process of plant nitrogen metabolism. The basic structure and characteristics of these enzymes and the regulation of crop growth and development are briefly introduced to provide a useful reference for further exploring the research mechanism of nitrogen metabolism.

Key words Nitrate reductase;Glutamine synthetase;Glutamate synthase;Transaminase;Glutamate dehydrogenase

氮素是植物代謝過程所需要的重要營(yíng)養(yǎng)元素之一，植物吸收的氮主要分為有機(jī)氮化物和無(wú)機(jī)態(tài)氮兩類。植物不能直接把空氣中的氮?dú)廪D(zhuǎn)化為自身利用，它們一般吸收利用土壤或者環(huán)境中的NO3-或者NH4+，在相關(guān)酶的作用下合成谷氨酰胺和谷氨酸，然后經(jīng)過轉(zhuǎn)氮作用形成不同的氨基酸，再合成蛋白質(zhì)。氮代謝與植物的生長(zhǎng)發(fā)育以及產(chǎn)量等方面有著密切的聯(lián)系。在植物體內(nèi)，與氮代謝密切相關(guān)的酶主要有5種，這5種酶對(duì)作物的生長(zhǎng)發(fā)育、氮素同化與積累、應(yīng)對(duì)逆境等情況都起著調(diào)控作用，因此，筆者針對(duì)植物氮代謝過程中的幾種酶的研究進(jìn)展進(jìn)行概述，以期為進(jìn)一步探究氮代謝研究機(jī)制提供有益的參考。

1 硝酸還原酶

1.1 硝酸還原酶的結(jié)構(gòu)與性質(zhì)

硝酸還原酶（nitrate reductase，NR）是一種氧化還原酶，存在于細(xì)胞質(zhì)內(nèi)或細(xì)胞膜外。該酶的活性最適pH為7.9左右，最適溫度為20～25 ℃。該酶發(fā)生作用的平衡常數(shù)為1025～1040，反應(yīng)進(jìn)行的方向傾向于生成亞硝態(tài)氮，所以將硝酸鹽還原為亞硝酸鹽的反應(yīng)幾乎是單向的[1]。

NR屬于二聚體結(jié)構(gòu)，組成NR的每個(gè)亞基含有3個(gè)輔助因子，即血紅素、FAD和鉬輔因子，3個(gè)區(qū)域通過鉸鏈區(qū)域連接[2]。不同生物中，NR的分子量是有很大不同的。植物體內(nèi)與NR的相關(guān)基因主要有Nia1和Nia2兩個(gè)基因。在衣藻屬中已證實(shí)NR可以將電子從NAD（P）H轉(zhuǎn)移到ARC[3]，除此之外，NAD（P）H-NR還可以將電子轉(zhuǎn)移到THB1上，THB1通過其雙加氧酶活性催化NO轉(zhuǎn)化為硝酸鹽[4]。

NR屬于多結(jié)構(gòu)域蛋白中的一種。由于NR蛋白產(chǎn)量低、體積大、結(jié)構(gòu)靈活和復(fù)雜等特性，通過X射線衍射分析來(lái)了解NR蛋白結(jié)構(gòu)一直沒有實(shí)現(xiàn)。經(jīng)過長(zhǎng)時(shí)間的研究試驗(yàn)，玉米NR的NADH/FAD和血紅素結(jié)構(gòu)域以及煙草的血紅素結(jié)構(gòu)域蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)模型被成功建立[5]。

NR還是一種光合自養(yǎng)生物體內(nèi)的誘導(dǎo)酶，它的活性與植物體內(nèi)代謝過程的關(guān)系十分密切[6]。NR的活性受到環(huán)境因素和生長(zhǎng)調(diào)節(jié)物質(zhì)等因素的影響，比如光照、硝酸鹽、生物節(jié)律等因素都能影響NR的表達(dá)效果。其中光和硝酸鹽濃度對(duì)NR的影響尤為明顯。目前，NR已相繼從茶樹[7]、菠菜[8]、甜菜[9]、水稻[10]等多種植物中被克隆出來(lái)。

1.2 NR對(duì)作物生長(zhǎng)發(fā)育的影響

NR是植物氮素同化過程中的第一個(gè)酶，也是整個(gè)硝態(tài)氮同化過程的關(guān)鍵酶、限速酶，在植物代謝調(diào)控中具有非常重要的地位[11]。該酶可以通過硝酸鹽來(lái)影響氮代謝，并且與碳代謝也會(huì)有一定的聯(lián)系。

王雷山等[12]研究表明，推遲棉花的播種期，棉花初花期后葉片NR活性與產(chǎn)量呈正相關(guān)。楊忠良等[13]對(duì)水稻的研究表明，蛋白質(zhì)含量高的品種幼苗NR活性高于蛋白質(zhì)含量低的品種，這表明NR活性可以影響作物的質(zhì)量。張浩瑋等[14]對(duì)草地早熟禾的研究中發(fā)現(xiàn)，氮積累量與NR活性呈顯著正相關(guān)。在施肥條件相同的情況下，蔬菜中的NR活性提高了肥料的利用率，同時(shí)蔬菜的產(chǎn)量也有所增加[15]。這些研究均表明，高活性的NR對(duì)植物的生長(zhǎng)發(fā)育及產(chǎn)量等都有著積極的作用。

1.3 NR對(duì)植物抗逆性的調(diào)控

植物受到脅迫時(shí)，NO可以作為第二信使作出響應(yīng)，減少傷害。NR可以催化亞硝酸鹽還原成NO，從而在植物逆境中發(fā)生響應(yīng)。

俞珊等[16]對(duì)苦草進(jìn)行研究發(fā)現(xiàn)，在較低濃度鉛脅迫下，較高的NR的活性植物表現(xiàn)出對(duì)重金屬脅迫的耐性。潘玲玲[17]將黃瓜的NR基因轉(zhuǎn)入到煙草植株內(nèi)，獲得轉(zhuǎn)基因的煙草植株，與野生型相比較，轉(zhuǎn)基因植株可以減少逆境脅迫下產(chǎn)生的生理傷害、提高抗氧化酶活性，緩解NO3-脅迫。謝寅峰等[18]對(duì)針葉樹幼苗進(jìn)行研究發(fā)現(xiàn)，在干旱脅迫下，NR活性較強(qiáng)的樹種抗旱能力也比較強(qiáng)。以上研究均表明NR涉及一些生物和非生物脅迫的響應(yīng)，可以提高作物的抗性。

2 谷氨酰胺合成酶

2.1 谷氨酰胺合成酶的結(jié)構(gòu)與性質(zhì)

谷氨酰胺合成酶（glutamine synthetase，GS）是“GS-GOGAT循環(huán)”的第一酶[19]，廣泛存在于高等植物、動(dòng)物、微生物中。該酶主要的作用是催化谷氨酰胺的合成，是氮代謝的關(guān)鍵酶。谷氨酰胺是植物體內(nèi)氮的運(yùn)輸形式，可以起到解除氨毒害的作用。在ATP發(fā)揮活性的條件下，谷氨酸在GS的催化下可以合成谷氨酰胺[20]。GS還能夠與谷氨酸合成酶相偶聯(lián)，將氨基供給α-氨基酸，所以說GS與植物蛋白質(zhì)的合成也有著重要的聯(lián)系。

根據(jù)分子量、基因序列等的不同，GS同工酶分為3類，分別為GS Ⅰ、GS Ⅱ和GS Ⅲ，3類同工酶的分布范圍有所不同[21]。高等植物的器官中分布著多種GS的同工酶（屬GS Ⅱ類），分為GS1、GS2、GSx 3類。其中GS1、GS2發(fā)揮的作用比較多，而GSx含量較少，GS1與儲(chǔ)存氮源、氮素的轉(zhuǎn)移再利用有關(guān)，GS2主要參與硝酸還原產(chǎn)生的氨的同化以及光呼吸過程[22]。GS同工酶的亞基組成的數(shù)量和結(jié)構(gòu)有所差別，種類和功能也有所不同。

GS基因的表達(dá)受氮素水平、植物發(fā)育程度、光照、脅迫因子及氮源形式等多種因素的影響，其中氮素形態(tài)及水平的影響是比較重要的[23]。GS基因已經(jīng)從甜瓜[24]、甜菜[25]、小麥[26]等作物中被克隆。

2.2 GS對(duì)作物逆境的調(diào)控 氮素是作物生長(zhǎng)發(fā)育所需要的主要營(yíng)養(yǎng)元素之一，GS是氮素代謝過程中重要的關(guān)鍵酶。GS可以對(duì)逆境中的作物進(jìn)行調(diào)控，提高抗性。

逆境條件可以刺激植物體內(nèi)GS的活性和相應(yīng)基因的表達(dá)。孫輝等[27]以水稻為研究對(duì)象，將GS1和GS2基因整合到轉(zhuǎn)基因水稻的基因組中發(fā)現(xiàn)，轉(zhuǎn)基因水稻的抗逆性有所增加。黃其滿等[28]在對(duì)轉(zhuǎn)基因小麥的研究中發(fā)現(xiàn)，GS基因在小麥植株中有效表達(dá)，可以使其表現(xiàn)出抗草胺膦特性，相比于對(duì)照植株葉片逐漸變黃，轉(zhuǎn)基因小麥植株能正常結(jié)實(shí)。

2.3 GS對(duì)作物氮素同化的調(diào)控作用 GS與作物氮的同化吸收和再利用關(guān)系密切，該酶可以提高植物對(duì)氮素的利用效率，從而影響植株的產(chǎn)量。

旗葉是小麥的主要營(yíng)養(yǎng)器官，可以進(jìn)行氮儲(chǔ)存和氮同化，與籽粒的產(chǎn)量與品質(zhì)密切相關(guān)，王小純等[29]對(duì)不同專用型小麥進(jìn)行研究時(shí)發(fā)現(xiàn)，小麥旗葉GS活性與籽粒蛋白質(zhì)含量呈顯著正相關(guān)。Cai等[30]在水稻中的試驗(yàn)發(fā)現(xiàn)，在溫室中培養(yǎng)超表達(dá)GS1的轉(zhuǎn)基因水稻，轉(zhuǎn)基因植株體內(nèi)可溶蛋白和氮含量均提高。Cruz等[31]在以擬南芥為試驗(yàn)材料進(jìn)行研究時(shí)發(fā)現(xiàn)，GS1基因家族中2個(gè)基因可以對(duì)NH4+刺激作出響應(yīng)，提高植物根中氮的同化利用效率。

3 谷氨酸合酶

3.1 谷氨酸合酶的結(jié)構(gòu)與性質(zhì)

谷氨酸合酶（glutamate synthase，GOGAT）是氨同化途徑中關(guān)鍵酶，能夠與GS偶聯(lián)，共同完成氨同化的過程。此酶可催化谷氨酰胺的氨基還原轉(zhuǎn)移于α-酮戊二酸，生成谷氨酸。根據(jù)電子供體的不同，GOGAT主要分為3種類型：NADH-GOGAT型、Fd-GOGAT型和NADPH-GOGAT型[32]。在高等植物中，前兩種形式是比較普遍的。NADH-GOGAT主要與氮類物質(zhì)的轉(zhuǎn)移運(yùn)輸相關(guān)聯(lián)。

GOGAT基因的表達(dá)受氮素、光照、作用部位等的影響[33]。陳陽(yáng)等[34]對(duì)草地早熟禾的研究發(fā)現(xiàn)，氮濃度較低時(shí)，NADH-GOGAT基因的表達(dá)量更多。NADH-GOGAT還受水分、環(huán)境等因素的影響。Fd-GOGAT在葉綠體中的活性比較高。Fd-GOGAT基因已經(jīng)從水稻[35]、馬鈴薯[36]、大豆[37]等作物中克隆出來(lái)。

3.2 GOGAT對(duì)氮素積累起調(diào)控作用

GOGAT是GS/GOGAT循環(huán)同化途徑的關(guān)鍵酶之一，GOGAT活性還與氮素積累密切相關(guān)。張瑋琦[38]在對(duì)水稻的研究中發(fā)現(xiàn)，在分蘗期，氮素積累量與GOGAT活性呈顯著正相關(guān)。朱靜等[39]對(duì)靈芝進(jìn)行試驗(yàn)研究，推測(cè)靈芝GOGAT的缺失是通過影響胞內(nèi)ROS的穩(wěn)態(tài)來(lái)影響靈芝三萜的生物合成，從而影響氮源調(diào)控靈芝次級(jí)代謝的分子機(jī)制。

3.3 GOGAT對(duì)作物產(chǎn)量與品質(zhì)的作用

GOGAT對(duì)作物的產(chǎn)量和品質(zhì)起著積極作用。陳展宇等[40]在對(duì)大豆根系的研究試驗(yàn)中發(fā)現(xiàn)，大豆苗期、鼓粒期、成熟期，GOGAT活性與產(chǎn)量呈正相關(guān)，盛花期和結(jié)莢期呈顯著正相關(guān)。趙全志等[41]在對(duì)水稻葉色的研究中發(fā)現(xiàn)，GOGAT酶與葉色變化的關(guān)系相對(duì)密切，影響作物碳氮代謝的強(qiáng)度和產(chǎn)量的形成。劉業(yè)麗等[42]對(duì)不同基因型的大豆進(jìn)行研究表明，在R4期的葉片與莖稈中，GOGAT的活性與籽粒蛋白質(zhì)含量呈正相關(guān)。滕祥勇[43]在以甜菜作為研究材料時(shí)發(fā)現(xiàn)，甜菜葉片中隨著Fd-GOGAT活性的提高，產(chǎn)量呈極顯著的增加，并且GOGAT的活性與作物中的含糖率關(guān)系也十分緊密。

4 谷氨酸脫氫酶

4.1 谷氨酸脫氫酶的結(jié)構(gòu)與性質(zhì)

谷氨酸脫氫酶（glutamate dehydrogenase，GDH）是一種多聚酶，廣泛存在于生物界中[44]。根據(jù)輔酶的特異性，可以將GDH分為NADP依賴型、NAD依賴型和非依賴型NAD（P）3類。GDH的相對(duì)分子量為255～270 kD，一般由6個(gè)亞基組成，分為α和β兩種類型，并且含有多種形式的同工酶[45]。在GDH的催化下可以生成谷氨酸，GDH易受外部因素如溫度、光照、pH、NO3-、NH4+等影響[46]。到目前為止，GDH基因已經(jīng)在小麥[47]、玉米[48]、花生[49]等作物中被克隆出來(lái)。

4.2 GDH在作物抗逆條件下的響應(yīng) GDH是研究植物氮代謝的重要指標(biāo)之一，可以在植物的衰老過程及逆境等狀況下發(fā)揮作用。

張彩生[50]在研究水稻抗旱品種過程中，將稻瘟病菌GDH基因在水稻中進(jìn)行表達(dá)時(shí)發(fā)現(xiàn)，該基因可以改變氣孔的開放和增加脯氨酸等小分子的量，使水稻具有較高的抗旱能力。Kumar等[51]在對(duì)水稻進(jìn)行鹽脅迫試驗(yàn)時(shí)發(fā)現(xiàn)，耐鹽水稻GDH的氨同化活性比較高。Valliyodan等[52]發(fā)現(xiàn)，GDH可以催化谷氨酸合成，使脯氨酸的含量增加，增強(qiáng)了植物的耐逆性。由此可見，GDH可以在逆境條件下發(fā)生響應(yīng)。

4.3 GDH對(duì)作物氮素利用率的調(diào)控作用 GDH還與作物的氮素利用率關(guān)系非常緊密。周香城[53]將真菌埃倫柱孢GDH基因表達(dá)到水稻中發(fā)現(xiàn)，轉(zhuǎn)基因水稻苗期的氮素利用率有所提高。Egami等[54]將構(gòu)巢曲霉的NADP（H）-GDH基因在馬鈴薯中進(jìn)行過量表達(dá)，發(fā)現(xiàn)馬鈴薯的塊莖干物質(zhì)增加，并且在低氮條件下，轉(zhuǎn)基因馬鈴薯塊莖的氮素利用率也有所提高。以上研究均表明，GDH對(duì)作物氮素利用率有積極的調(diào)控作用。

5 轉(zhuǎn)氨酶

5.1 轉(zhuǎn)氨酶的結(jié)構(gòu)與性質(zhì)

轉(zhuǎn)氨基作用是植物進(jìn)行氮代謝的重要過程之一，可以促進(jìn)氨基酸的合成和分解。植物體內(nèi)最普遍的轉(zhuǎn)氨酶主要包括2種：谷氨酸草酰乙酸轉(zhuǎn)氨酶（GOT）和谷氨酸丙酮酸轉(zhuǎn)氨酶（GPT）。

GOT又稱天門冬氨酸轉(zhuǎn)氨酶，是天門冬氨酸合成的關(guān)鍵酶，在該酶的催化下，L-谷氨酸和草酰乙酸可以反應(yīng)生成L-門冬氨酸和α-酮戊二酸。GOT是存在于所有真核細(xì)胞的胞內(nèi)酶，該酶最適生長(zhǎng)溫度為37 ℃，徐凡等[55]對(duì)煙草的試驗(yàn)表明，Mn2+、Fe2+、Zn2+對(duì)GOT激活作用的程度不同，Ca2+對(duì)GOT有抑制作用。

GPT的輔酶為磷酸吡哆醛，是丙氨酸合成的關(guān)鍵酶。根據(jù)物種的不同，GPT可分為2～6個(gè)亞型，細(xì)胞質(zhì)、線粒體和過氧化酶體中均可以發(fā)現(xiàn)其亞型的存在[56]。GPT可以催化L-谷氨酸和丙酮酸生成L-丙氨酸和α-酮戊二酸。郭旭舜等[57]對(duì)大豆下胚軸進(jìn)行試驗(yàn)發(fā)現(xiàn)，GPT最適溫度為35 ℃，最適pH 7.0，Co2+、Mg2+和Ca2+對(duì)其有激活效應(yīng)，EDTA2-、尿素、Mn2+和Fe2+對(duì)其有抑制效應(yīng)。

5.2 轉(zhuǎn)氨酶在氮素固定方面的作用

轉(zhuǎn)氨基作用可以促進(jìn)丙酮酸、α-酮戊二酸與氨基酸的互變，對(duì)糖和蛋白質(zhì)代謝產(chǎn)物的相互轉(zhuǎn)變具有重要意義。轉(zhuǎn)氨酶是一種轉(zhuǎn)移酶，該酶可以催化轉(zhuǎn)氨基反應(yīng)，還能反映葉片氮同化、氨轉(zhuǎn)運(yùn)和貯藏狀態(tài)，從而協(xié)調(diào)氮代謝與碳代謝。

江立庚等[58]對(duì)水稻研究發(fā)現(xiàn)，GPT活性的變化對(duì)氮素吸收利用的影響比較大。提高劍葉GPT活性可以顯著增加氮素積累總量，并且硅肥可通過提高葉片中GPT酶活性，促進(jìn)水稻對(duì)氮素的吸收作用。王顯等[59]在對(duì)水稻的研究中發(fā)現(xiàn)，施用氮肥或者硅肥能提高葉片中轉(zhuǎn)氨酶的活性，促進(jìn)水稻氮代謝水平，提高蛋白質(zhì)含量。稻米的種類不同，GPT、GOT活性的變化規(guī)律也不完全一致。另外，F(xiàn)arnham等[60]在以苜蓿根瘤菌作為試驗(yàn)材料時(shí)也發(fā)現(xiàn)，GOT在作物氮素固定和吸收方面起著重要的作用。

5.3 轉(zhuǎn)氨酶在抵御非生物脅迫方面發(fā)揮的作用

轉(zhuǎn)氨酶不僅在植物的碳氮代謝過程中有著不可或缺的作用，還可以在抵抗非生物脅迫方面發(fā)揮重要的調(diào)控作用。

Miyashita等[61]在擬南芥研究中發(fā)現(xiàn)，缺氧情況下會(huì)誘導(dǎo)植物中GPT基因的表達(dá)量增加。說明GPT可以在缺氧的情況下發(fā)揮調(diào)控作用。崔新等[62]在對(duì)茶樹的試驗(yàn)中發(fā)現(xiàn)，高溫脅迫下茶樹中的GPT可以累積較多的丙氨酸。GOT還有多種同工酶，分布的位置不同使得其功能與活性也不相同。瞿炤珺[63]在以寒地粳稻為試驗(yàn)材料時(shí)發(fā)現(xiàn)，在冷水脅迫下，該植株根系的酶活性上升，且增幅逐漸增加。

6 結(jié)語(yǔ)

植物的氮代謝過程對(duì)植物的抗逆作用以及生長(zhǎng)發(fā)育等方面有著非常重要的意義。植物體內(nèi)的氮代謝過程是一個(gè)需要多種酶相互配合、協(xié)調(diào)的復(fù)雜過程。對(duì)氮代謝過程進(jìn)行詳細(xì)的探究可以了解植物體內(nèi)的生理機(jī)制，從而培養(yǎng)出符合期望的理想品種。目前對(duì)氮代謝相關(guān)酶的研究是比較廣泛的，并且在很多作物的研究中取得了很大進(jìn)展。在許多作物中已經(jīng)克隆出了相關(guān)的酶的基因，揭示其影響氮代謝的本質(zhì)，有助于指導(dǎo)作物改良的過程。

但是仍有一些問題有待解決，例如轉(zhuǎn)氨酶在作物中的研究報(bào)道相對(duì)較少，在氮代謝和抗逆過程的作用機(jī)理也有待深入研究。對(duì)于GDH而言，GDH多用于低等植物的研究，高等生物優(yōu)質(zhì)GDH的發(fā)掘和鑒定還有待研究，這也為下一步的研究提供了方向。

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