Русский
Русский
English
Статистика
Реклама

Растения

Ещё одна фитолампа на Arduino

14.12.2020 08:18:37 | Автор: admin

Пришла зима, короткий день, домашней пальме мало света. Нужно организовать подсветку. Готовую лампу покупать как-то неловко, да и надо ж чем-то заняться долгими зимними вечерами. Поехали ;)

  1. Купил на Али мощные светодиоды с питанием в 220В. Вот такие:

Отзывы оказались верными: греются, и очень сильно. Нужно огранизовать охлаждение. Пассивного (прикрутил к дюралевому профилю) недостаточно, значит, нужно придумать что-то активное. Например, радиатор с кулером от старого процессора - это недорого, и их как грязи. Правда, где кулер - там питание 12В. Ок, это тоже несложно. Но при питании от 12 В кулер (особенно недорогой бу) будет достаточно громко шуметь.

2. Регулятор оборотов кулера.

Пусть это будет step-down конвертор. Хороший КПД, меньше помех в цепях питания.

Ключевой транзистор и диод выпаял из покойной материнской платы, дроссель оттуда же. Оригинальную обмотку из толстого провода срезал, намотал свою проводом 0.3мм - сколько поместилось. Транзистор Q1 - какой-то маломощный npn из закромов. Подаем на вход импульсы разной скважности - на выходе получаем напряжение от 0 до 12В. Удобно, но нужен генератор импульсов с достаточно высокой частотой (десятки кГц и выше).

3 . Как сделать генератор импульсов со скважностью от 0 до 100%? Причем с возможностью автоматической регулировки? Проще всего взять микроконтроллер, который умеет в PWM. Я склоняюсь к AtMega8 - простой, отлично документированный и дешевый. Но использовать микроконтроллер только для вращения кулера - это из пушки по воробьям. Можно на этом же железе решить и дополнительные задачи.

Подсветку неплохо автоматически включать и выключать. Напрашивается функция часов/будильника, но делать часы (и усложнять простое устройство) не хочется. В часах нужен индикатор (или веб-интерфейс), нужен способ синхронизации (ручной или через интернет), нужен резервный источник питания. Но в лампе всего этого не нужно. Поэтому алгоритм будет такой :

  • подсветка работает 8 часов и отключается по таймеру или кнопкой;

  • включается подсветка по кнопке или с наступлением рассвета;

  • рассвет детектируется светодиодом. Для этого функционала достаточно фоторезистора и АЦП.

Кулер желательно крутить помедленнее, но не допуская ни полной остановки, ни перегрева светодиода. Для детектирования скорости вращения у кулера есть встроенный датчик, для измерения температуры возьмем терморезистор. Мне попался NTC MF52A1, с сопротивлением при 25С 10кОм. В даташите есть таблица с зависимостью сопротивления от температуры; так что можно сделать простой и очень дешевый измеритель температуры с приемлемой точностью. Итого, от контроллера нужно:

  • АЦП - 2 входа

  • PWM - 1 выход

  • прерывание датчика вращения кулера - 1 вход

  • кнопка вкл/выкл - 1 вход

  • управление подсветкой - 1 выход

  • UART - удобно для диагностики в железе

4. Конфигурирование микроконтроллера

Fuse bits.

Чтобы не получить окирпиченный МК, проще всего воспользоваться готовым калькулятором fuse битов. Например, таким. Главное, что нужно - выбрать синхронизацию от внешнего кварца. Остальные биты можно не трогать ;) У меня получилось

lfuse

0xFF

hfuse

0xD9

Таймеры.

Во первых, PWM. Для этого пригодны 2 таймера: 16-битный Timer1 и 8-битный Timer2. Timer1 будет считать системное время (об этом позже), Timer2 (с 256 уровнями PWM) - отлично подходит для регулятора напряжения. При тактовой частоте 16 МГц максимальная частота PWM будет

16000000/256=62500 Гц

Длительность самого короткого импулься

1/16МГц=62 нС

Думаю, это приемлемо. В даташите на ключевой транзистор есть Rise Time 33 nS. В окончательном варианте устройства можно использовать встроенный генератор на 8МГц - это тоже сработает.

Настройка Timer2

См https://sites.google.com/site/qeewiki/books/avr-guide/pwm-atmega8

Нам нужны следующие функции:

  • No Prescaling - чтобы получить частоту повыше

  • Fast PWM

  • Inverted mode (LOW at bottom, HIGH on Match) - преобразователь напряжения с инвертором; когда напряжение на выходе прямо зависит от значения счетчика - это удобно.

// PWM// Выход жестко приколочен к пину PB3#define PWM_FAN_PIN _BV(PB3)DDRB |= PWM_FAN_PIN;OCR2 = 255;    // set PWM for 100% duty cycle    TCCR2 |= (1 << COM21);    TCCR2 |= (1 << COM20);    // set inverting mode    TCCR2 |= (1 << WGM21) | (1 << WGM20);    // set fast PWM Mode    TCCR2 |= (1 << CS20);    // set prescaler to 0 and starts PWM

Измерение времени.

В Arduino принято измерять время в миллисекундах - с такой частотой тикает таймер. Такая точность для наших целей не нужна, да и миллисекундный счетчик переполняется через 49 суток. Мы будем считать интервалы по 100 мС, этот счетчик переполнится очень не скоро.

16000000/256/6250 = 10 Гц

Чтобы получить такие временные интервалы с кварцем 16 МГц, нужен предделитель 256 и счетчик до 6250. Прекрасно.

Настройка Timer1

См https://sites.google.com/site/qeewiki/books/avr-guide/timer-on-the-atmega8

// 16000000/256/6250 = 10 hz// timer 1, CTC, 256 prescalerTCCR1B |= (1 << CS12) | (1 << WGM12);TIMSK |= (1 << OCF1A); // enable interrupt OCR1A = 6250;

Код счетчика времени очень простой:

uint32_t uptime_x_0_1s = 0;ISR (TIMER1_COMPA_vect){    // action to be done every 0.1 sec    uptime_x_0_1s++;}

Переполнится счетчик через

2^{32}/3600/24/365/10 = 13 лет

Больше чем достаточно ;)

Измерение частоты вращения кулера

В кулере есть встроенный датчик, который замыкается на землю 1 раз (или 2 раза - разные источники пишут разное) за оборот. Для измерения частоты вращения подключим датчик к пину, умеющему генерировать прерывания, сконфигурируем его как вход с внутренним pull-up резистором.

Прерывания от кулера

См http://www.atmega8.ru/wiki/view/doc.9.html

// FAN interrupt  #define TAHO_FAN_PIN _BV(PD3)SREG |= (1<<7);PORTD |= TAHO_FAN_PIN; // pull-upGIMSK |= _BV(INT1);MCUCR |= _BV(ISC11); // Прерывание вызывается по возрастающему фронту сигнала на входе INT

Счетчик прерываний совсем простой:

uint16_t ts_fan_interrupt;ISR (INT1_vect){    /* interrupt code here */    // убираем дребезг - на совсем малых оборотах     // он почему-то наблюдался    if (TCNT1 - ts_fan_interrupt <10) return;    ts_fan_interrupt = TCNT1;    fan_cnt ++;}

Функция do_fan_rps срабатывает не чаще чем 1 раз в секунду и подсчитывает число прерываний за 1 секунду.

unsigned int rps = 0;void do_fan_rps(){static uint32_t rps_ts;unsigned int fan_cnt_;int dt = uptime_x_0_1s - rps_ts;if ( dt < 10) return;cli();fan_cnt_ = fan_cnt;fan_cnt = 0;sei();rps = fan_cnt_ * 10 /dt ;rps_ts = uptime_x_0_1s;}

АЦП будем использовать для измерения температуры и освещенности. АЦП в AtMega 10-разрядный, и он может измерять 1024 уровня от 0 до опорного напряжения Vref. 2 младших разряда можно отбросить, и работать с результатом в uint8_t - это экономит немного памяти. Имеется также встроенный источник опорного напряжения 2.56 В.

Обработка АЦП

См https://narodstream.ru/avr-urok-22-izuchaem-acp-chast-1/

 ADCSRA |= (1<<ADEN);  // Разрешение использования АЦПADCSRA |=(1<<ADPS2)|(1<<ADPS1)|(1<<ADPS0);//Делитель 128 = 125 кГц ADMUX  |= (1<<REFS1)|(1<<REFS0)|(1<<ADLAR); //Внутренний Источник ОН 2,56в, adc0, use high 8b (ADCH)

Чтение из АЦП процесс медленный, лучше им не злоупотреблять

uint8_t ADC_read(uint8_t channel){ADMUX &= ~7;ADMUX |= (channel & 7);ADCSRA |= (1<<ADSC); //Начинаем преобразованиеwhile((ADCSRA & (1<<ADSC))); //проверим закончилось ли аналого-цифровое преобразованиеreturn ADCH; }

Измеритель температуры представляет собой резисторный делитель напряжения. Зависимость напряжения от температуры, скорее всего, можно представить в виде формулы. Но проще составить таблицу соответствия температуры и напряжения с точностью 1 С - размер ее не будет слишком велик. Я взял datasheet на терморезистор, librecalc, закон Ома и получил что-то такое:

uint8_t adc_measures_base24[] = { 255, 250, 245, 239, 234, 228, 223, 218, 213, 207, 202, 197, 192, 188, 183, 178, 173, 169, 164, 160, 156, 151, 147, 143, 139, 135, 132, 128, 124, 121, 117, 114, 111, 108, 105, 102, 99, 96, 93, 90, 88, 85, 83, 80, 78, 76, 73, 71, 69, 67, 65, 63, 61, 60, 58, 56, 55, 53, 52, 50, 49, 47, 46, 45, 43, 42, 41, 40, 39, 38, 36, 35, 34, 33, 33, 32, 31, 30, 29, 28, 28, 27, 26, 25, 25, 24, 23, 23, 22, 22, 21, 20, 20, 19, 19, 18, 18, 18, 17, 17, 16, 16};

Температуру ниже 24С и выше 120С измерять не имеет смысла.

UART. Как оказалость, здесь тоже имеются свои тонкости. Передача данных через UART требует высокой точности временных интервалов; поэтому использовать UART без внешнего кварца не стоит. Также, не любую частоту передачи можно получить с помощью встроенных делителей частоты. Очень удобно, что есть готовая таблица, из которой можно найти скорость с минимальной погрешностью. У меня увереннно заработала передача на 38400bps.

Настройка UART
#define BAUD 38400#define MY_UBRR (F_CPU/16/BAUD - 1)// UARTUBRRH = (unsigned char) ((MY_UBRR) >> 8);UBRRL = (unsigned char) (MY_UBRR);UCSRB = (1<<TXEN);UCSRC = (1<<URSEL)|(1<<UCSZ0)|(1<<UCSZ1);  

PID-регулятор

Что ж за самоделка без PID-регулятора? ;) Здесь из 2. Нужно поддерживать температуру около 40С, и обороты около 30 rps. 2 датчика (цифровой и аналоговый), и одно управляющее воздействие - скважность PWM.

Код регулятора
#define GOAL_T 40#define GOAL_RPS 30// K_T = 1/2 #define K_T_A 1#define K_T_B 2// K_RPS = 1/5#define K_RPS_A 1#define K_RPS_B 5 void do_pid(){static uint32_t pid_ts;if (uptime_x_0_1s-pid_ts < 10) return; // не чаще 1 раз/секpid_ts = uptime_x_0_1s;int pwm_val = OCR2;int dt = t1 - GOAL_T;int d_rps = GOAL_RPS - rps;int d_pwm_t = (dt * K_T_A ) / K_T_B;if (d_pwm_t < -5) {d_pwm_t = -5;};int d_pwm_rps = (d_rps * K_RPS_A) / K_RPS_B;int pwm_val_t = pwm_val + d_pwm_t;int pwm_val_rps = pwm_val + d_pwm_rps;int d_pwm;if (pwm_val_t > pwm_val_rps){d_pwm = d_pwm_t;} else {d_pwm = d_pwm_rps;};pwm_val += d_pwm;if (pwm_val > 255) pwm_val = 255;if (pwm_val <0 ) pwm_val = 0;OCR2 = pwm_val;}

Коеффициенты для обоих регуляторов заданы в виде натуральной дроби, чтобы не использовать float вычисления.

Про обработку кнопки с подавлением дребезга и прочее мигание светодиодом, пожалуй, писать не нужно ;)

В результате получилась вот такая конструкция на макетной плате.

Шакальное фото

Выводы.

Поставленная задача решается: светодиод светится, кулер крутится, температура 40С держится с достаточно низкими оборотами кулера; можно брать и более мощные светодиоды.

Код прошивки и схема устройства выложены на github.

TODO:

  • Научиться разводить платы в KiCad и сделать более изящную конструкцию.

  • Избавиться от кварца; точности встроенного генератора должно хватить для измерения интервала 8ч.

  • Вместо step-down конвертора использовать источник питания 5В и step-up конвертор.

З: Пожалуй, нужно упомянуть о использованном софте. При работе над устройством ни один правообладатель не пострадал.

ОС - Ubuntu 18

Компилятор - avr-gcc

IDE - geany

Программатор - Arduino Uno с прошивкой ArduinoISP

Схема электрическая принципиальная рисовалась в KiCad

Прототип паялся на макетной плате.

Подробнее..

Освещение растений белыми светодиодами расчет светильника и grow box

22.03.2021 22:08:50 | Автор: admin

Пришла весна, а с ней и мысль собрать что-нибудь старшему поколению для дачной рассады.

Сначала думал ограничиться готовой фитолампой с авито, но ознакомившись с местными публикациями один, два и три за авторством @iva2000 и @Fenyx_dml решил повторить расчеты и прикинуть, что можно сделать своими руками. Для максимальной простоты решил использовать светодиодные лампочки 4000К в патроне Е27 из Леруа:

Световой поток одной лампы:

900 Лм

Мощность одной лампы:

10 Вт

Цветовая передача:

80 Ra

Температура цвета:

4000 К

Подберем площадь элементарной ячейки, которую наша лампа сможет осветить таким образом, чтобы плотность освещения на м2 была не менее 300 эфф.мкмоль/с/м2.

Для этого воспользуемся сначала формулой из этой публикации и рассчитаем энергетическую ценность света одной ламы (YPF) :

YPF = \cfrac{\eta}{100}*\left(1.15+\frac{35*Ra-2360}{CCT}\right), эфф.мкмоль/Дж

световая отдача, Лм/Вт

= Световой поток одной лампы / Мощность одной лампы = 900/10 = 90 Лм/Вт.

Ra общий индекс цветопередачи = 80

CCT - коррелированная цветовая температура в градусах Кельвина или, как пишут в Леруа, Температура цвета (в K) = 4000 K

Подставляем все в формулу:

YPF = \cfrac{90}{100}*\left(1.15+\frac{35*80-2360}{4000}\right) = 1.134

Энергетическая ценность света одной лампы (YPF) = 1.134 эфф.мкмоль/Дж.

Далее, как и в публикации умножаем YPF на мощность: 1.134*10 = 11.34 эфф.мкмоль/с.

Теперь вычислим, для какой площади плотность освещения на 1 м2 будет не менее 300 эфф.мкмоль/с/м2:

11.34 / 300 = 0.0378 м2

Если округлить, то получим квадрат 0.194 х 0.194 м.

Возьмем с запасом 350 эфф.мкмоль/с/м2, тогда нашей лампочки будет хватать на квадрат 0.18 х 0.18 м. В итоге получили элементарную ячейку, с помощью которой уже можно собрать как сам осветитель, так и grow box.

Пусть grow box будет из фанеры, обшитой алюминиевой фольгой. Тогда возьмем стандартный лист 1525 х 1525 мм и прикинем, как на его половинке разместятся элементарные ячейки.

Вполне не плохо. Таким образом, чтобы в достаточной мере осветить площадь 1.44 х 0.72 = 1.036 м2 нам понадобится 32 лампочки.

Теперь можно прикинуть, сколько будет стоить что-то подобное:

Освещение будет собираться на лампах в патронах Е27 (простая замена и 220В). Питание через розетку с таймером (автоматизация включения/выключения).

Ящик из фанеры и брусков. На внутреннюю поверхность предусмотрим монтаж обычной пищевой фольги (степлером или клеем).

Также можно добавить возможность перемещать потолок со светильниками ближе/дальше от растений, но пока обойдемся самым простым решением. Ниже приведен расчет самого бюджетного варианта, когда потолок просто зафиксирован.

лампа

178

руб

32

шт

5696

руб

ссылка

патрон

55

руб

32

шт

1760

руб

ссылка

провод

338

руб

2

шт

676

руб

ссылка

вилка

98

руб

1

шт

98

руб

ссылка

розетка - таймер

454

руб

1

шт

454

руб

ссылка

Освещение - sub total

8684

руб

фанера 1525х1525х8

708

руб

1

шт

708

руб

ссылка

фанера 1525х1525х4

363

руб

2

шт

726

руб

ссылка

брусок 20х45х2000

61

руб

8

шт

488

руб

ссылка

фольга 40 м х 30 см х8мкм

339

руб

1

шт

339

руб

ссылка

Короб а-ля growbox - sub total

2261

руб

ИТОГО

10945

руб

Учитывая количество задействованных лампочек, видится разумным добавить охлаждение с помощью вентиляторов.

Кстати, ради интереса глянул на aliexpress, что предлагают соседи по планете и наткнулся на вполне красивые изделия. Вот, например, примерно под ту же площадь (бокс 100x100x200cm) и уже в заводском исполнении предлагается такой набор.

Подводя итог, сложно сказать, получается ли экономия. Если сравнивать с готовыми решениями, то на первый взгляд, экономия присутствует. Но при добавлении в расчеты стоимость выполнения самих работ (съездить закупить, доставить, нарезать, насверлить, соединить проводами), ответ уже не столь кажется столь очевидным.

p.s.: для энтузиастов прикладываю файлы расчета (excel) и 3D модельки (sketchup)

3D модель, код извлечения: s8g9

Расчет, код извлечения: 6exn

Подробнее..

100500-ая автоматика полива для растений

04.04.2021 16:09:41 | Автор: admin

Вступление с отступлениями. Задача первой итерации

Долго ли, коротко ли, решено было сделать шайтан-машину для полива растений, которая будет сама выращивать представителей флоры. Кавычки тут подразумеваются уместными в силу, на первый (а может и более) взгляд, необъятности задачи автономности подобных устройств (впрочем, любых роботов, начиная от пылесосов, заканчивая андроидами, которые, как известно, неизвестно, думают ли об электроовцах). Вобщем, для первой итерации было задумано дать растниям воду по расписанию, да не из бака куда её предусмотрительно налил пользователь, а прямо из водопровода (следует заметить, это требование, само по себе оказалось, по сложности реализации, сопоставимым с остальными функциями. Но об этом позже). Чтобы присматривать и корректировать поведение машины, был задуман интерфейс. Сначала локальный (дисплей 16х2, да кнопки), а затем удалённый, в браузере (интернет, локальная сеть).

В этой статье рассмотрена история развития материальной части комплекса - исполнительные устройства, аппаратное обеспечение.

За дело

Были приобретены компоненты в виде ардуины, твердотельных реле, монтажной коробки, розеток, шарового клапана для полива с таймером (таковой оказался первым, в доступе из местного строительного магазина) и прочей мелочёвки, вроде отладочной плашки и проводков. Был приобретён шуруповёрт, которым достаточно быстро, в ходе сборки начинки в монтажной коробке, был засверлен недешевый стол в арендованой квартире. Это, во всехх смыслах, ознаменовало переход от работы головой к работе руками. Было решено, что полностью уходить от работы мозгами не следует и лучше бы думать заранее, да использовать жертвенные подкладки и прочие средства защиты, когда используется ручной инструмент и вообще.

Первый результат

Спустя несколько дней от твердотельного реле заработал (по расписанию) фен для сушки волос. Не то, чтобы это был оглушительный успех, но шум от фена присутствовал и я был доволен результатом. Встал вопрос о том, как теперь подключить тот клапан, что уже имелся. Разобравшись с его устройством (шаровый клапан с актуатором, приводящим шар в движение, и микропереключателем, сменяющим состояние в момент полного открытия или закрытия клапана) я вынул из него всю штатную электронику и подключил к своему контроллеру через полевой транзистор.

пластиковый шаровый клапан для водыпластиковый шаровый клапан для воды

Отложим ардуину

Примерно тут случился поворот судьбы, в ходе которого, помимо прочего, был утерян компьютер с исходниками прошивки. Этого показалось достаточным, чтобы перейти с ардуины на STM32.

STM32

Была приобретена STM32VL-Discovery и уже на ней был запущен тот шаровый клапан. Это был ещё один момент ликования. Работает мотор, щёлкает микрик, мотор останавливается, вода идёт. После годов работы в офисе с монитором, мышкой, да клавиатурой, эти новые звуки мотора, воды были настоящей музыкой.

Потом прошло ещё немало времени, чтобы вновь написать то, что было ранее написано для ардуины, только уже на STM32. По завершению такого портирования наступил новый виток развития.

Плата

К моменту разработки удалённого интерфейса устройство уже было оформлено в виде печатной платы. Последняя была отрисована в Eagle и был получен первый опыт производства своих плат на заводе. Это был тот ещё опыт. Одним из запомнившихся моментов стал лак паяльной маски, "внезапно" оказавшийся в местах пайки. Пришлось его скоблить ножом, чтобы припаять компоненты. В целом, плата была без слёз не взглянешь (если понимать в этом деле хоть каплю).

Удалённый интерфейс

Для реализации удалённого управления было решено использовать Raspberry Pi. А связать Pi с STM32 через UART. Писать простенькие сайтики к тому моменту я уже умел, опыт PHP и JS небольшой был.

Задачей посложней оказалось работать с последовательным портом как под Linux, так и на STM32. Под Linux для начала были использованы какие-то стандартные средства (типа, cat /dev/tty > dumpfile и echo -e "data" > /dev/tty), плюс на PHP написан парсер самодельных пакетов, идущих с STM32. Так появился первый протокол устройства. Одновременно с этим я узнал, что PHP годится не только для разовой отрисовки сайтов, но и для работы в бесконечном цикле, в стиле демона. Позже для решения этой задачи был написан демон на C. Разумеется, последний работает на порядки быстрей, прямей и весит меньше.

Поскольку опыт написания сайтов уже какой-то был, смастерить простейший интерфейс для управления железкой на STM32 теперь было не сложней версии с дисплейчиком 16x2. В этом интерфейсе появились кнопки ВКЛ/ВКЛ для ряда твердотельных реле, кнопки Открыть/Закрыть для четырёх клапанов и формочки для четырёх дозаторов удобрений, с длительностью работы оных и кнопкой запуска дозирования. Для визуального контроля результатов работы контроллера была использована веб-камера, подключенная в USB порт Raspberry Pi. Картинки выводились в тот же интерфейс

Дозаторы

Первыми были опробованы самые дешевые перильстатические насосы из Китая. Два вида.

один из типов недорогих дозатороводин из типов недорогих дозаторов

В ходе испытаний они показали себя с не лучшей стороны. Их клинило, дозирование было неравномерным. Следом за ними были опробованы дозаторы японского производителя Welco. Эти устройства оказались значительно более качественными. Настолько, что используются и по сегодняшний день. Меняются только трубки, как расходный материал.

Клапаны

Тот шаровый клапан с мотором-актуатором со временем достаточно плотно сросся с контроллером STM32 и в итоге, вкупе с дальномером HC-SR04 получилось устройство, которое стало исправно поставлять чистую воду в систему полива. Клапан открывал подачу воды из водопровода в фильтр обратного осмоса, наполняя буферный (накопительный) бак. Затем, система полива брала воду уже из накопительного бака.

Тем временем, в деле были опробованы клапаны соленоидного типа. Самые дешёвые, китайские. Такие, которые повсеместно используются в стиральных машинах.

пластиковый соленоидный клапан, белыйпластиковый соленоидный клапан, белый

Главными отличительными особенностями клапанов-соленоидов от шаровых стали более высокое потребление электричества (около 0.4А при 12В, пока открыт) и необходимость создавать на входе повышенное давление воды, чтобы происходило их открывание. Вместе с этими клапанами были найдены более дорогие (тоже соленоидные, тоже пластик, нейлон), не менее китайские, так называемые чёрные клапаны.

черный пластиковый клапанчерный пластиковый клапан

Они потребляли ещё больше тока (до 2А, 12В), но открывались уже без внешнего давления. Чёрные клапаны ставились, к примеру, на входе из накопительного бака в систему полива.

Mixtank. Бак для смешивания растворов

Чтобы получить питательный раствор, системе полива потребовался промежуточный бак, куда сначала наливалась вода, в которую, затем, при помощи дозаторов, примешивались удобрения. Назовём этот бак - микстанк. Таким образом, система полива обзавелась штатным входом из микстанка и штатным выходом в него же. Сначала система полива набирала воду в микстанк, открыв клапан забора воды из буферного бака и клапан возврата воды в микстанк. Затем, клапан забора воды закрывался и открывался клапан забора воды из микстанка и, вода, прокачиваемая насосом через магистраль смешивания удобрений, обогащалась удобрениями, которые дозировались перистальтическими насосами.

Магистраль смешивания

Первые прототипы включали в себя гибкие шланги, выполняющие функции проводников воды. С появлением дозаторов шланги были заменены на жесткие трубки из ПВХ. Так появилась первая зафиксированная сначала на бумаге, а затем и в первом корпусе система трубопроводов. В этой системе трубопроводов одной из частей оказалась магистраль смешивания удобрений. Это был кусок ПВХ трубки диаметром 20мм, в котором были насверлены отверстия около 5мм и с усилием вставлены соединители для ирригационных трубочек 4/6мм. В месте стыка трубы и переходника была применена эпоксидная смола для герметизации стыка.

первая версия корпуса системы поливапервая версия корпуса системы полива

Вода, подаваемая насосом из микстанка в него же, по замкнутому контуру, проходила через магистраль смешивания. Дозаторы, подключенные в торчащие концы соединителей, подавали в этот поток воды удобрения. Так происходило насыщение раствора жидкими удобрениями.

Системный насос

Насос, который использовался на начальных стадиях развития системы полива был самый простой, дешёвый, обязательным было только условие вход и выход имеют резьбу в пол-дюйма. Он выдавал в лучшем случае 0.3 атмосферы давления на выходе.

В ходе экспериментов с поливами выяснилось, что подводить трубочки из системы полива и поливать растения таким образом, без обратной связи по влажности почвы получается не очень качественно. Малейшее засорение, изгиб или различная длина трубок от системы полива к растению приводили к неравномерности полива. Один горшок получал больше воды, чем другой, за равное количество времени работы полива. Было найдено решение в виде компенсированных капельниц, которые используются в системах капельного полива. Это такие устройства, которые пропускают через себя фиксированный объём воды, при условии подачи последней под давлением в заданном диапазоне (типичный диапазон рабочих давлений составляет от 1 до 4 атмосфер). Для обеспечения такого давления используются принципиально иные насосы, нежели тот, который имелся. Потому был приобретён мембранный насос высокого давления. Сначала, тоже самый дешёвый, китайский. Он работал от 12В и потреблял до 5 ампер и при работе шумел и вибрировал так, что невольно, система полива, в числе прочих тестов, стала проходить вибрационные тесты, а соседи - тесты терпимости. Тем не менее, тот насос дал требуемое давление и даже с лихвой до 5 атмосфер до срабатывания механической отсечки. Отсечка, к слову, регулируемая винтом, но на тот момент я дополнительно взял датчик давления воды и сделал отсечку программную.

Датчики давления воды

Не сразу нашлись подходящие. Сначала был датчик из нержавейки, с метрической резьбой, в сантехнику никак не подходящий (сейчас, имея опыт работы с токарным станком, это вообще не выглядит проблемой, а тогда стало серьёзным препятствием). Такие используются в автомобилях. Он был, с применением силы, вкручен в высверленное отверстие сантехнического переходника из мягкого полипропилена и на десятой попытке даже не подтекал.

датчик давления из нержавейкидатчик давления из нержавейки


После стального был хромированный, с резьбой на четверть дюйма.

хромированный датчик давленияхромированный датчик давления


Этот ожидаемо стал ржаветь (соли в растворах не жалеют обычное железо). И уже после него, спустя часы поисков вариантов на алиэкспрессе, был найден пластиковый датчик с резьбой на четверть дюйма. Они оказались долговечными.

Опять насос

Самый дешевый мембранный насос в плане производительности был слабоват. В виду этого, входы и выходы доступных его вариантов имели максимальный размер резьбы 3/8 дюйма. Из которых, полезное сечение для прохода воды и того меньше. А трубки ПВХ и детали к ним имели диаметр 20мм и резьбы в пол-дюйма. Насос был однозначно слабоват. В результате были найдены варианты насосов покрупней и среди них выбран с минимальными шумами, тоже мембранный. Стоил он уже в несколько раз дороже. Такие используются, к примеру, в водопроводе домиков на колёсах, или в лодках для откачивания морской воды. Сам насос покрупней, потяжелей и, в соответствии с ценой, выглядит тоже внушительно.

мембранный насосмембранный насос


Прокачиваемый поток воды с прежних 4-5 поднялся до 10-12 литров в минуту. И насос, действительно, стал работать гораздо тише, с меньшими вибрациями.

Логика и силовая часть. Разделение

Уже на первых порах, при работе с шаровыми клапанами, иногда случались проблемы в виде зависаний контроллера. С внедрением мембранного насоса стало наглядным влияние наводок от мощных нагрузок на работу логики. Тогда у меня ещё не было осциллографа, чтобы увидеть это воочию. Но частота зависаний и сбоев стала невыносимой. То о чём я только читал, подозревал и предполагал, стало закономерным.

Итак, было решено сделать отдельно контроллер, где будет работать логика устройства вкупе с частью измерительных приборов и, отдельно, систему управления силовой частью насосами, дозаторами удобрений, клапанами. Силовую систему предполагалось сделать модульной, расширяемой. Чтобы если понадобится изменить количество исполнительных компонентов в аппарате, можно было бы их добавлять/убавлять без переделки схемотехники. Дабы исключить проникновение электрических помех из силовой части в логику, была задумана гальваническая изоляция.

Покумекав над требованиями, набросал первую версию силового модуля и новый контроллер.
В первой версии силового модуля для управления нагрузками была неудачно выбрана микросхема L293. Неудачной она оказалась потому, что в её составе использованы биполярные ключи. Это даёт немалое собственное потребление (и, соответственно, тепловыделение) микросхемы в моменты работы нагрузок. Радиаторы, установленные на микросхемах работали на пределе. В следующем варианте схемы были выбраны драйверы L6205PD. Они выполнены на полевых транзисторах и грелись уже существенно меньше. При этом, позволяли нагружать на каждый канал значительно больше тока. Кроме того, корпус микросхем с окончанием PD в названии микросхемы имеет хорошее теплоотводящее основание, которое позволяет отводить тепло прямо в плату. В результате, в дизайн платы были заложены приличные площади меди как раз для этой функции. Испытания показали удовлетворительные результаты, без использования дополнительных радиаторов, в условиях пассивного охлаждения. Следует заметить, что крепилась плата управления нагрузками внутри пластикового короба, вместе с основным контроллером и Raspberry Pi. Последняя, справедливости ради, в таких условиях, в жаркие дни, в теплице, перегревалась до состояния зависания, в отличие от остальной электроники.

Поскольку разделение силовой и логической частей делалось ради снижения влияния помех от мощных нагрузок на логику, то здесь была применена гальваническая развязка. Выполнена она была на ADUM1250. Соответственно, на плате силового драйвера был поставлен I2C-декодер (экспандер) MCP23017. Рядом с ADUM разместилась сдвоенная оптопара, которая одним каналом делала декодеру сброс и вторым каналом включала/выключала питание на микросхемы драйверов через мощный полевой транзистор. Для питания MCP23017 изначально использовался MINI360, который впоследствии был заменен на LM317. Схема драйвера может работать начиная с около 10 вольт и выше. Потолок не проверял, но оценочно можно смело утверждать 24В, может 36В (теоретически, это разумный предел для LM317). Для L6205 заявлены вообще 50В. На практике вся система проверялась в работе на 12В.

На 4 микросхемы L6205, установленных на одной плате, получается 16 каналов управления для исполнительны устройств. Модульность позволяет подключать несколько плат. Для этого необходимо задать разные I2C адреса для MCP23017 при помощи трёх резисторов, предусмотренных на плате. Одиночные L6205 каналы можно сдваивать (согласно аппноту), чтобы получить больше пропускной способности. Именно так и были запитаны чёрные клапаны (наиболее прожорливые), на минимальной конфигурации системы полива, где одной платы управления нагрузками хватает в самый раз.

Что касается основного контроллера, то его крепежные отверстия были расположены так, чтобы можно было механически и электрически соединить его сразу с силовым драйвером, расположив один над другим, с расстоянием между плат в пару сантиметров. Были сомнения, относительно электромагнитных наводок с одной платы на другую, по воздуху. Но на практике они не оправдались (или просто не были зафиксированы в течение нескольких циклов тестов с однолетними растениями).

На основной, системный насос, поскольку он имеет приличную инерцию и мощность, в паре-другой сантиметров от мотора был поставлен ультрабыстрый диод в обратной полярности, чтобы гасить обратное напряжение (fly back diode). Насос, ввиду хорошего потребляемого тока, был запитан не напрямую в силовой драйвер, а через полевой транзистор, затвор которого уже подключен к силовому драйверу.

На клапанах и дозаторах, подключенных напрямую к L6205PD силового драйвера проводились эксперименты с быстрым (десятки раз в секунду) включением и выключением, без обратных диодов. Ничего не погорело, несмотря на опасения (особенно по части соленоидов клапанов).

Измерительная техника

Поскольку аппарат сам готовит растворы, то одним из самых важных (после датчика уровня воды) приборов для измерений стал кондуктометр (он же, EC-метр, он же TDS-метр). В список измерительной техники так же попал измеритель кислотности (он же pH-метр), датчик давления воды и термометр. Таким был первоначальный и основной список сенсоров, поддерживаемых логикой основного контроллера.

EC-метр

Не мудрствуя лукаво, был опробован ряд схем, найденных в поисковике. Самая первая страдала недостаточной повторяемостью (половина собранных модулей почему-то не работала). Вторая схема не заработала в железе вообще. Третья заработала, четвертая была дорогая. Выбор пал на третий вариант, которым стал модуль на таймере 555. Суть проста измеряем частоту меандра, которая задаётся парой конденсатор плюс сопротивление. Сопротивление раствор воды с удобрениями. Датчики электропроводности поначалу были сделаны самопальные. Чтобы снизить коррозию электродов, последние были сделаны из позолоченных пинов. Весь датчик был сделан из эпоксидной смолы, что позволило залить сразу в него термодатчик. В роли последнего был выбран DS18B20.

самодельный датчик электропроводностисамодельный датчик электропроводности

Впоследствии эта конструкция заливалась в деталь из ПВХ - переход с трубы 20мм на резьбу пол-дюйма.


Это позволяет вкручивать его в остальную гидросистему аппарата.

Чтобы снизить скорость налипание ионов удобрений на электрод, была сделана схема управления питанием модуля измерения. Включение производилось программно, перед самим измерением. После чего модуль уходил в спячку.

pH-метр

Тут, поначалу, пробовалась схема на CA3420, которая в ходе экспериментов зарекомендовала себя как весьма надёжная и легко повторяемая. На первые аппараты она ставилась весьма уверенно. Причиной отказа от неё стала сложность с экранированием.

В итоге, была найдена микросхема LMP91200. Этот кандидат требовал минимальной обвязки, в виде того же АЦП и развязки, что и в варианте выше. В качестве ADC был поставлен ADS1110, для развязки - ADUM1250 и всё сразу заработало. Показания с модуля, при свежем сенсоре кислотности обладали завидной стабильностью.

Питание модуля гальванически развязал недорогими (около доллара за штуку) DC-DC преобразователями, типа 0505, на 1 ватт.

Опять EC

Отсутствие развязки по EC модулю на таймере 555 не давали спать спокойно. Кроме того, вода проникала в под эпоксидку и иногда достигала встроенного датчика DS18B20. Это приводило к печальным последствиям в виде ржавчины и почернения проводов датчика температуры. Иногда металл позолоченных пинов съедался вовсе. Помогала их лакировка.

Тем не менее, к тому времени в загашниках уже имелся модуль EVAL-0349.

EVAL-0349 от AnalogEVAL-0349 от Analog

В испытаниях он неплохо себя зарекомендовал. Присутствует изоляция питания и сигнала, достаточная точность измерений, помимо входа для сенсора EC есть и вхход для резистивного термодатчика. Но не очень нравилось то, что он в виде отдельного модуля.

В очередной итерации схемы и платы контроллера был заменен блок измерения EC со старого (с таймером 555) на примерно тот, который предлагался в EVAL-0349. Добавлена та же ADUM1250 для изоляции сигнала, 0505 по питанию и показания электропроводности воды вместе с её температурой стали электрически отделены от контроллера. Вместе с этим были испробованы относительно дешевые сенсоры EC из Китая. За два цикла испытаний нареканий не обнаружено.

По ходу дела был также обнаружен весьма экзотический способ измерения солей в воде - индуктивный. Это когда наматывается катушка, изолированная от воды, а в роли сердечника выступает измеряемая вода. Индуктивность получившейся системы, очевидно, зависит от электропроводности воды-сердечника. Таким образом осуществляется измерение. Такие сенсоры обладают повышенной (в сравнении с традиционными, контактными) долговечностью. На али был обнаружен карманный экземпляр за 70 долларов, однако пределы измерений и точность годятся для морской воды, нежели слабых растворов, применяемых в растениеводстве. Мои мимолётные эксперименты намотать катушку на трубу с водой пока не дали положительных результатов.

Влажность субстрата

Скорость, с которой растения потребляют залитый под корень объём жидкости, кроме прочего, зависит от погодных условий (температура, влажность, количество света на листьях). Влажность почвы (или иного субстрата) влияет на состояние корней и, следовательно, также влияет на скорость потребления раствора растением. Перелив плохо, недолив тоже не очень. Чтобы учитывать этот фактор, было решено добавить датчиков. Чтобы минимизировать переделки платы контроллера и оставить её размеры в разумных пределах, было решено использовать беспроводные датчики влажности. Поначалу были интегрированы Bluetooth датчики Xiaomi. Спустя некоторое время по почте пришла ещё пара этих датчиков, с иной прошивкой. Шаманства с версиями прошивок не оставили равнодушным было решено сделать самодельные датчики. В очередной версии платы контроллера был добавлен беспроводной трансивер NRF24.

Беспроводные датчики, которые подключались далее, в гальванической изоляции, разумеется, уже не нуждаются. Питание NRF24 и измерительных модулей сделано через полевые транзисторы, чтобы иметь возможность программно отключать измерительную технику. Полезно иметь возможность измерений кислотности при выключенном измерителе солей и наоборот, дабы не происходило влияния одного на другой.

Беспроводные датчики влажности почвы

Подглядев, как китайцы делают за доллар датчики, в которых сенсором является часть платы (Capacitive soil moisture sensor на алиэкспресс), покрытой лаком, сделал аналогичный сенсор. В качестве контроллера был взят уже знакомый STM32, на 20 пинов, только серия уже F0. В качестве измерителя был взят уже знакомый таймер 555. И теперь сенсор стал не сопротивлением (как в EC измерителе), а ёмкостью. На практике изучая вопрос скорости опустошения получившимся датчиком батарейки CR2032, узнал, что есть версия таймера 555, построенная на полевых транзисторах, что означает меньшее энергопотребление (привет L293 и L6205). Называется LMC555.

Помимо этого на плате датчика был добавлен TMP100 I2C термодатчик. Он был запланирован, чтобы узнавать температуру воздуха вокруг датчика. По правде, в STM32 уже встроен термодатчик. Но я решил, что на испытательных образцах, второй датчик лишним не будет. Также добавлен светодиод, для индикации работы и, возможно, определения освещённости датчика.

Первые испытания таких датчиков показали, что генерируемая таймером 555 частота (которая расценивается как влажность субстрата) сильно зависит от температуры почвы/датчика. Справедливости ради, аналогичная ситуация и с датчиками кислотности и электропроводности, где для более корректных считываний значений аналогично применяются алгоритмы температурной компенсации показаний. Именно поэтому, подавляющее большинство датчиков EC уже снабжены термодатчиком.

В датчиках от Xiaomi показания выдаются как по влажности субстрата, так и по его насыщенности солями. Подозреваю, что соли измеряются двумя стальными пиптиками на концах лепестков, позволяя скорректировать ёмкостные измерения с лепестков. Но это неточно.

Следует также упомянуть, что существуют датчики влажности почвы, выполненные на принципе поверхностного натяжения воды - тензиометры. В керамический конус (типа, blumat) помещается датчик давления. С него и берутся показания, переводимые позже в показания влажности. Такой способ считается более точным, нежели способ измерения ёмкости. В качестве датчиков давления здесь можно применить достаточно чувствительные датчики измерения кровяного давления.

На этом, думаю, хватит. Ежели будут вопросы - отвечу в комментариях или допишу ещё часть.

Подробнее..

100500-ая автоматика полива для растений. Часть 2 Сенсоры и электроника

08.04.2021 20:08:42 | Автор: admin

В вводной части повествования речь вкратце пошла об общем развитии системы. В этой части, более подробный рассказ об измерительной технике, с которой довелось познакомиться по ходу развития проекта, электронике и, конечно же, о падениях в грязь лицом.

Уровень воды

Сначала был дискретный сенсор, сделанный из двух пластин нержавейки.

две пластинки нержавейки ждут касания водыдве пластинки нержавейки ждут касания воды

Через некую (давно было, не сыскать уже исходников) схему сигнал поступал на контроллер. Дискретность его заключалась в том, что он показывал лишь наличие или отсутствие погружения сенсора в воду. Планировалось также мониторить уровень линейно в зависимости от степени погружения пластин в раствор, меняется сопротивление на таком сенсоре. Но данный метод был быстро забракован ввиду накопления осадка на пластинах (даже если не брать в расчёт налёт возникающий на пластинах вследствие электрического осаждения элементов раствора, оставался налёт, возникающий из-за высыхания раствора на воздухе) и, со временем, изменяющегося оттого сопротивления. Калибровка сбивалась.

Далее были опробованы различные ультразвуковые датчики: HY-SRF05, HC-SR04, JSN-SR04T, US-025. Наиболее приемлемыми (по измеряемому диапазону) и стабильными (с точки зрения показаний и выносливости) были были выбраны HC-SR04.

HC-SR04 смотрит на воду в бакеHC-SR04 смотрит на воду в баке

Ультразвуковой датчик справлялся достаточно хорошо, тем более, что контроллер поддерживает два таких датчика. На случай аварий, приводящих к потопу, вся система проектировалась таким образом, чтобы перелив происходил в аварийный слив, который прорабатывался таким образом, дабы справляться с потоком воды, переливающимся через край. То есть, в баке, чуть ниже уровня установки ультразвукового датчика ставился дополнительный слив в дренаж. Учитывая, что вода в бак часто поступает под давлением, а через аварийный дренаж сливается самотёком, сечение аварийного дренажа выбирается покрупней, с диаметром, определяемым опытным путём. Такой аварийный дренаж периодически проверяется тестовым переливом через край, на предмет засорения. Тем не менее, опция установки поплавка с аварийным клапаном (аварийная отсечка), остаётся.

поплавок с герконом. Такой без проблем тянет 12В, 0.4Апоплавок с герконом. Такой без проблем тянет 12В, 0.4А


Этот поплавок ставится вместе с дополнительным клапаном, как отдельная система, перекрывающая подачу воды в систему вообще. Но эта опция, в ряде случаев, помогает только тогда, когда есть пассивный аварийный дренаж, упомянутый выше. И вот кейс, который наглядно демонстрирует необходимость аварийного дренажа, даже в случае с опцией перекрытия ввода воды по переполнению бака: представим реверсивную систему, в которой, скажем, маты из минеральной ваты насыщаются раствором. Поскольку система реверсивная, то слив из матов происходит обратно в бак. Из матов вода сливается достаточно продолжительное время и уровень раствора в баке постепенно нарастает. Если в течение времени, пока раствор возвращается в бак, произойдёт долив воды (чего не запретишь пользователю сделать в ручном режиме) со срабатыванием аварийной отсечки, то уже и без того заполненный бак продолжит наполняться раствором из матов. Это зачастую означает перелив. Поэтому пассивный аварийный дренаж должен присутствовать в любом случае.

Слышал про использование лазерного датчика уровня. В комментариях подсказывают ставится в бак трубка с поплавком и на поплавок наводим лазер. С ним я пока не имел дел. Будет датчик попробую.

С трубкой есть ещё один способ, подобный лазерному поплавку та же самая трубка, без поплавка и лазера, верхний конец герметично закрывается и в этот же конец ставится достаточно чувствительный датчик давления воздуха. Чем больше уровень, тем выше давление. В трубке.

датчик давления крови. Достаточно чувствительный прибордатчик давления крови. Достаточно чувствительный прибор


Какие проблемы возникали при использовании ультразвуковых сенсоров? Первое, самое очевидное это колебания воды, при заполнении бака. Решается такое усреднением показаний, считываемых с датчика, в прошивке контроллера. Второе иногда бывают показания вообще за пределами диапазона пустой-полный бак. Подозреваю, что такое случается вследствие помех, наведённых на провод от датчика к контроллеру. Решается использованием провода не более двух-трёх метров и опять же программным способом если значение, уже усреднённое, достаточно долго находится выше верхней границы бака (а это значение мы задаём в момент настройки, калибровкой датчика по баку), то программа долива приостанавливается, закрывая клапан забора воды. Если же значение, читаемое с датчика, выше уровня в течение времени больше некоторого таймаута (назовём его TO1), то останавливаем забор воды, поднимая флаг соответствующей ошибки.

Третья проблема датчик залип на некотором значении внутри диапазона верх-низ бака. Такое, как правило, происходит по причине попадания воды на сенсор уровня. Для подобного рода ситуаций предусмотрен ещё один таймаут TO2. Это время, подбираемое опытным путём, устанавливает пользователь во время первичной настройки. Подбирается обычно так, чтобы быть чуть больше времени, затрачиваемого системой на заполнение бака с нуля до самого верха. Если этот таймаут превышен, то отключам автоматику долива, поднимая флаг ошибки. Вернуться к работоспособности автоматики можно после сброса пользователем данной ошибки.
Кто-то может удивиться, мол, зачем такие сложности? Если у вас теплица на земле, действительно, может статься так, что часть мер излишняя. Но если под вами есть соседи, то я бы порекомендовал проверить в тестовом прогоне все варианты аварий, приводящих к потопу.

Температура

Тут можно измерять температуры воды, воздуха. Изначально опыты проводились на обычных резистивных датчиках, типа, PT100. Далее были освоены датчики DHT11/22. И ещё позже DS18B20. Резистивным датчикам необходим аналоговый вход на контроллере. По входу на каждый датчик. DHT тоже хотят по входу на каждый, но уже можно использовать цифровые входы (коих, обычно, больше). В DHT плюсом идёт измерение влажности. DS18B20 хорош тем, что на один пин контроллера можно подключить несколько датчиков разом. По-итогу, на сегодня, в самом устройстве ставится один DS18B20, измеряющий температуру воды в районе магистрали смешивания удобрений. Это становится излишним, когда в сенсор EC уже встроен резистивный термодатчик, измерения с которого снимаются AD5934, входящим в состав блока для измерения EC.

DS18B20 подключается с резистором 10к между питанием и линией данных.

EC (ака TDS, ака солемер)

Для измерения количества солей были также перепробованы несколько способов:

1. По этой ссылке была найдена следующая схема

Измеритель EC/TDS на TL074. http://www.octiva.net/projects/ppm/Измеритель EC/TDS на TL074. http://www.octiva.net/projects/ppm/

Далее была разведена плата и фоторезистивным методом собственноручно (то было во времена, когда JLCPCB был мне неизвестен, если существовал вообще) изготовлена, с применением хлорного железа и прочими шаманствами. Подозреваю, что руки мои на тот момент росли значительно ниже плеч, что попрепятствовало успеху с данной схемой. На самом деле, один модуль даже работал и весьма неплохо. А вот ещё парочка-другая, почему-то заводиться отказалась.

2. Была ещё одна схема на TL074, но сейчас, к сожалению, не вспомню откуда и какая. Учитывая только память о том, что была пробная сборка на макетке, видимо она не заработала.

3. Самой простой и очевидной оказалась схема измерения влажности на таймере 555.

измеритель влажности на таймере 555. http://www.emesystems.com/OLDSITE/OL2mhos.htmизмеритель влажности на таймере 555. http://www.emesystems.com/OLDSITE/OL2mhos.htm

Это натолкнуло меня на изучение данного таймера и в итоге я собрал нечто похожее, что даже заработало. Погрешность была, мягко говоря, так себе. Однако воспроизводимость была 100%. Достаточно долго этот вариант меня вполне устраивал, пока не появилась необходимость сделать более точный. Так появился следующий вариант с применением...

4. AD5934 который водит в состав демонстрационной платы EVAL-0349, от Analog.

демо-плата EVAL-0349 от Analogдемо-плата EVAL-0349 от Analog


Тут уже всё стало более чем серьёзно (на самом деле есть варианты ещё более точные, с более широким диапазоном измерений и более кусачей ценой, но наврядли они пригодятся в растениеводстве). Шутка ли два диапазона измерений (первый: от 25S до 2500S, второй: от 0.2mS до 200mS) с относительной погрешностью измерений 0.5% для первого диапазона и 1% (после программной коррекции. Если без неё, то 3%) для второго. Вообще, AD5934, насколько я сегодня понимаю, был придуман больше для измерения качества проводной сети (типа, проверять затухание сигнала в витой паре). Но CN0349 рассказывает удивительные вещи и про растворы солей. Рекомендую изучить сей circuit note, для общего образования.

схемы EVAL-0349 с сайта analog.comсхемы EVAL-0349 с сайта analog.com


Если вкратце, то работает эта штука следующим образом: есть микросема ADG715, которая делает выбор между одним из двух пределов измерений EC или термодатчиком. Есть сам AD5934, который измеряет сопротивление с сенсора EC или резистивного термодатчика через операционный усилитель AD8606. Всё это дело заведено через изолятор питания ADuM5000 и изолятор данных ADuM1250. Чтобы всё это собрать и запустить на своей плате, пришлось изрядно покурить даташиты по всем этим компонентам. В итоге, когда всё заработало, измерения электропроводности воды стали максимально достоверными за всю историю проекта. Сами сенсоры, после самодельных, были взяты с aliexpress, с сантехнической резьбой пол-дюйма, со встроенным резистивным термодатчиком. Константа сенсора 1.0.

EC сенсор с удлиннителем примеряется в гидросистему аппарата полива растенийEC сенсор с удлиннителем примеряется в гидросистему аппарата полива растений

Для внедрения этого, достаточно длинного сенсора, в уже имеющуюся гидросистему, пришлось сделать небольшой удлинитель.

Сенсоры давления воды

Калибровка стального датчика давленияКалибровка стального датчика давления

Были опробованы стальные из нержавейки, потом из некого иного металла, покрытого хромом и уже потом нашлись пластиковые. Первый был с метрической резьбой и найти готовый переходник на сантехническую резьбу оказалось проблемой. Второй и третий уже были с резьбой BSP на четверть дюйма. Перейти на требуемые пол-дюйма уже не составило труда (с помощью найденного в продаже полипропиленового переходника). Во времена попыток с первым сенсором из нержавейки, мне даже не пришло в голову, что можно взять метчик и нарезать метрическую резьбу нужного размера в любой подходящей заглушке на пол-дюйма, предварительно лишь засверлив её.

Все эти сенсоры расчитаны на 5В питание. Выдают, соответственно, напряжение, линейно зависящее от давления, в диапазоне от 0.5В до 4.5В. АЦП контроллера STM32 запитан от 3.3В, следовательно в схему подключения привносится самый простой делитель напряжения резистивный.

Измерение кислотности раствора

Измерение кислотности раствора происходит обычным сенсором pH, которые также продают на aliexpress.

Как уже упоминалось, первый, достаточно добротный вариант удалось собрать на операционном усилителе CA3240. Схема была взята тут.

измеритель pH. http://www.emesystems.com/OLDSITE/OL2ph.htmизмеритель pH. http://www.emesystems.com/OLDSITE/OL2ph.htm

Первая версия, собранная своими руками выглядела как-то так

как ни странно, это заработалокак ни странно, это заработалоэтот вариант стал ещё лучше, уменьшившись в размерах и получив экранэтот вариант стал ещё лучше, уменьшившись в размерах и получив экран

Следующим стал модуль на специализированном решении (LMP91200 от Texas Instruments), заточенном под измерение кислотности стандартными сенсорами pH.

Типичная схема из даташита незамысловата, её и взял.

схема типичного применения LMP91200 из даташита. ti.comсхема типичного применения LMP91200 из даташита. ti.com

там же в даташите нарисовано как надо разводить плату.

Рекомендуемый в даташите на LMP91200 дизайн платыРекомендуемый в даташите на LMP91200 дизайн платы

По схеме из даташита, как видим, выход с LMP91200 подаётся на вход АЦП контроллера, я же направил этот выход на вход отдельного АЦП ADS1110. Этот АЦП уже передаёт данные на STM32 по I2C, через гальваническую развязку в лице ADuM1250 (данные) и дешевого изолятора питания на 1 ватт B0505S-1W (питание).

Изолятор питания B0505S-1WИзолятор питания B0505S-1W


Можно, конечно, как в EVAL-0349 использовать ADuM5000, но этот товарищ имеет одно неприятное свойство достаточно сильные помехи (про это можно почитать в даташите на данный изолятор и сопутствующие аппноты про EMI considerations), требующие разводить плату соответствующим образом.

RTC

Хоть это и не сенсор, но тоже важная периферия, поскольку в системе активно используются различные таймеры. Дело в том, что многочисленные проблемы с RTC, идущим вместе с STM32 прилично утомили. Среди этих проблем были некачественные blue-pill (да, именно на них была разведена основная масса версий плат), криво припаянные кварцы, невидимые сопли на контактах кварца или пинах (PC14, PC15), самого чипа контроллера, куда подключаются кварцы. Однажды я заметил, что часы идут, пока blue-pill не вставлена в разъёмы платы контроллера. Как только вставляешь не идут. Достаёшь опять идут. Отрезал от пилюли пины (PC14, PC15), которые вонзались в разъёмы часы пошли в любом положении. Не любят эти выводы лишних емкостей. Можно было бы как следует чистить платы, разъёмы, отрезать пины, покрывать лаком... да вот один случай совсем расстроил в один из аппаратов забрался таракан и прилёг погреться на чип STM32. Что за дискотеку он там устроил не очень понятно, да вот только напачкал прилично, прям на чипе и вокруг. Встроенный RTC встал. Чистка помогла, но было принято решение дублировать часы при помощи DS3221.

Что было опробовано, но пока не вошло в обиход в силу тех или иных причин

Счётчик воды

Счётчик воды для шлангаСчётчик воды для шланга


В числе прочих тестированию подверглись две модели счётчиков воды. Однако, эти измерительные приборы для выдачи верных показаний требуют полное отсутствие пузырей в жидкости. Любые изгибы, смены диаметров водонесущих трубок и прочие мелочи вызывают появление пузырей в воде. Когда пузырь проходит по счётчику, последний норовит посчитать воздух за воду, да ещё и в бОльшем объёме.

Счётчик воды с резьбойСчётчик воды с резьбой


На практике достичь такой однородности, чтобы не было существенных отклонений показаний от действительности у меня не получилось, поэтому развёрнуто говорить на эту тему у меня пока не получается.

СО2

Сенсор концентрации углекислого газа MG811Сенсор концентрации углекислого газа MG811


Эксперимента ради был также испробован сенсор концентрации углекислого газа MG811. Сенсор представляет из себя устройство, типа батарейки, с электролитом внутри. Судя по даташиту, ЭДС такой батарейки связан через уравнение Нернста с концентрацией углекислого газа в измеряемой атмосфере. Генерируемые токи такого элемента в районе единиц пикоампер, поэтому часто можно в продаже встретить MG811 в составе шилда, на котором расположен операционный усилитель для поднятия столь мизерных токов. Испольуется такой сенсор не сразу, типа, включил и измеряешь, а в условиях прогретого сенсора. Для этого в MG811 встроен нагревательный элемент, который запитывается по двум (из шести всего) отдельным пинам и потребляет пару сотен миллиампер. И эти миллиамперы, зачастую, несмотря на шилды со встроенными усилителями, требуется подавать с напряжением 6В. Не сказать, чтобы большая проблема поставить дополнительный повышающий преобразователь с 3.3 или 5 вольт, но учитывать этот момент всё же приходится. Вероятно, есть в природе шилды со встроенным повышающим преобразователем напряжения, но мне попадались без него. Времени на разогрев требуется около минуты, отзывчивость тоже не такая резкая, что подышал и увидел броски показаний. За неимением газового обрудования и возможности его применять в полной мере, отложил сей сенсор пока на полку. Кстати, для полноценной работы с ним будет нелишним обзавестись смесями калибровочных газов, что иногда затруднительно и доставляет хлопот поболее, чем с теми же калибровочными жидкостями для pH сенсоров.

Из известных мне, есть ещё инфракрасные сенсоры углекислоты, так называемые NDIR. Их есть несколько моделей. Отличаются скоростью отклика, диапазонами измерений, погрешностью и, разумеется, ценой. В качестве примера, на который в своё время посматривал, могу назвать MH-Z14A. Рекомендовать или отговаривать не могу, ибо не имею в наличии и не проверял. На Хабре есть те, кто держал подобные в руках (раз и два).

Датчик освещённости

Хороший пример описан тут

Системы, способы контроля и предотвращения нештатных ситуаций. Электроника

Различные нежелательные эффекты, возникающие при эксплуатации устройства привели к разработке ряда ухищрений, среди которых следует отметить следующие.

Watchdog

В контроллерах STM32 имеется встроенный независимый вочдог таймер именуемый IWDG (Independent WatchDoG). Он хорошо справляется с подавляющим числом зависаний контроллера, на большинстве контроллеров позволяет даже просыпаться из глубокого сна. Однако, как показала практика (особенно на сырых версиях электроники, да простят меня олдовые), в реальных условиях, даже он не всегда справляется. Поэтому был установлен дополнительный, аппаратный сторожевой таймер. С усовершенствованием схемотехники и прошивок, толку от него становится меньше. Тем не менее, для страховки он остался по сей день. Я использовал MAX6369. Для тех кто не в курсе, поясню вкратце у аппаратного сторожевого таймера выход WDO подключается на вход RESET контроллера, а вход WDI заводится на одну из ног контроллера. Когда всё работает, прошивка периодически генерирует импульс на WDI, чтобы дать понять сторожевому таймеру, что всё впорядке. Если в течение продолжительного времени на WDI такого импульса не приходит, сторожевой таймер даёт импульс на WDO, что приводит к аппаратному (как от кнопки) перезапуску контроллера. Можно такой сторожевик собрать и на таймере 555 (чем я тоже баловался в качестве эксперимента), но он занимает прилично места, по сравнению со специализированными решениями.

Неопредённые состояния во время старта

Неопредённые состояния во время старта больше всего досаждают на исполнительных устройствах. Пока контроллер не загрузился, на выходах творится непонятное, что приводит к нежелательным срабатываниям всего, что управляется этими выводами (управление питанием измерительной техники, клапана, дозаторы...). Чтобы устранить эти явления, на контроллере можно железно подтянуть управляющие выходы к земле (или питанию. В зависимости от полярности управляющего сигнала) резистором. В данном случае так сделано, например, для полевых транзисторов, которые управляют питанием измерительных модулей и Raspberry Pi.

разные варианты драйвера нагрузок, до и после испытанийразные варианты драйвера нагрузок, до и после испытаний

Поскольку у меня исполнительными устройствами усправляет отдельный драйвер, где управляющие сигналы создаёт экспандер MCP23017, то подтянуть все 16 линий, вероятно (следует заглянуть в даташит на L6205 и/или протестировать в железе, чтобы уточнить однозначно), можно на нём. Однако, чтобы получить результат наверняка и с меньшим числом точек запайки я выбрал установку достаточно мощного полевого P-канального транзистора на питание всех L6205. В результате, этим полевиком управляет основной контроллер STM32 через оптопару. Логика прошивки сначала инициализирует все входы/выходы на выход, пишет в регистры выходов нули (всё выключено), зачитвает обратно содержимое этих регистров, сверяет с тем, что только что было записано и, если все биты совпадают, то старт считается успешным. Если старт определился как неуспешный, поднимается соответствующий флаг ошибки и работа всей силовой части блокируется (основной контроллер не станет открывать полевик до устранения проблемы). Если же старт засчитан успешным, то полевик всё ещё будет закрыт. До тех пор, пока не будет выдана команда на запуск одной из нагрузок, которая (команда) отправит на экспандер драйвера последовательность бит (где как минимум один из битов будет отличаться от нуля) и не прочитает обратно такую же последовательность. Когда все эти условия выполнятся, основной контроллер открывает MOSFET и только тогда драйвер начинает питать нагрузку. По завершении работы нагрузки/нагрузок, основной контроллер вновь отключает питание силовой части драйвера, закрывая полевик до следующих мероприятий. Если происходит физический обрыв проводов (скажем, отгрызла внезапная мышь), то линия управления полевым транзистором ложится в ноль (для P-канального, на самом деле, в 1) и нагрузки не сдвинутся с места (как минимум, до тех пор, пока не будет отгрызен подтягивающий резистор).

Кстати, о силовом драйвере. Однажды, пришёл ко мне один молодой человек и попросил дать ему попрактиковаться в сборке. Было ему выделено место, даны компоненты, паяльник, платы, схемы, тестовый аппарат. Собрал он пару таких драйверов и стал их тестировать. Не получается. Звонит мне, рассказывает невероятные вещи. Приехать на место и проверить лично в чём там дело непросто - я в другой стране. В драйвере этом, в роли экспандера, использовалась 74HC595. Он тычет в неё и говорит, мол, то ли микросема отстой, то ли прошивка твоя не важнецкая. Дело дрянь, вобщем. Я проверяю прошивку на своём девайсе, перепроверяю все подключения у себя, шлю ему видео. И у него всё-равно не работает. Ну, думаю, что с микросхемами-то может быть. Я же не DI HALT, который всё-всё видывал в силу огроменного опыта и может писать про подделки, в которых нет кристаллов или ещё что похуже. Мне чисто по теории вероятности левак достанется крайне наврядли - думал я. А вариант с прошивкой не подтверждался в моих тестах.
Микрухи, действительно, оказались леваком. Об этом я узнал, когда прибыл на место событий. Чувак к тому моменту пропал за горизонтом. Так что, если ты вдруг это читаешь, дядька, знай - ты был прав, микрухи оказались шляпой. А я ошибся.

Малина

Иногда Raspberry Pi может перестать подавать признаки жизни. Как сказано выше, основной контроллер может управлять её питанием. И в таких случаях тишины он именно это и делает. Причин тишины от малины может быть несколько. Наиболее частые из них: перегрев малины или износ карты памяти. Для нивелирования зависаний по перегреву основной контроллер выжидает заданный промежуток времени, после чего перезапускает питание Raspberry Pi. То же самое происходит и в случае с износом карты памяти, только здесь, как несложно догадаться, рестарт уже не помогает. Специальный счётчик даёт несколько попыток рестарта. Если они не помогли, то, как это уже стало традицией, поднимается соответствующий флаг ошибки и малина оставляется в покое.

Чтобы износ карт памяти происходил как можно реже, используется как минимум две карты. Одна из них монтируется в режиме только для чтения. С неё происходит загрузка системы. Логи, данные, графики пишутся на отдельную карту, смонтированную для чтения/записи. Кроме этого, в ходе испытаний были испробованы различные карты памяти и из них выбраны наиболее долговечные. Разница в жизнеспособности разных представителей карт памяти измеряется порядками. Некоторые карты перестают записываться, а некоторые даже читаться. Чтобы не просрать все полимеры логи, написана функция, запускающая телеграм-бота, который периодически шлёт пользователю графики логов.

Питание

Питание системы также отметилось в статистике отказов. Наиболее частой проблемой стали излом проводов и раскручивания клемм на блоках питания. Это нормальная ситуация на аппаратах, нагруженных вибрацией. Чтобы хоть как-то минимизировать этот эффект, было решено закручивать в клеммы не просто концы проводов, а делать на концах колечки. Это улучшает зажим. Плюс к этому, закручивать следует изо всех сил. Несмотря на силу закручивания, пользователю рекомендуется иногда приносить аппарат на профилактику, в ходе которой, среди прочего, делается протяжка клемм.

Кстати, о клеммах

Есть такие клеммы, очень популярные, вы, скорей всего, их видели, зажимные с винтами.

клемма поплылаклемма поплыла

Они были использованы в первых версиях аппаратов на проводах основного насоса. Сначала ставились рядом с мотором, чтобы удобно было поставить обратный диод. Когда принесли аппарат с погоревшими клеммами, диод я стал запаивать, а клеммы вынес подальше, сантиметров на 10-15. Это не изменило ровным счётом ничего. Больше я их там не использую вообще, только запайка. А вот разём GX16 справляется и не чернеет даже (хотя, лет через 10, кто его знает).

Пара историй про химические фэйлы

Один раз банку с органическими удобрениями разорвало давлением изнутри (загадочные процессы в самом удобрении, происходящие, скорей всего, из-за несоблюдения чистоты на обратной стороне крышки банки) и содержимое оказалось на мраморном полу. Взял бы да вытер, но нет. Не было меня на месте этого происшествия несколько недель. Удобрению понравился мрамор и оно проело в нём пару миллиметров верхнего слоя.

Второй аналогичный случай произошёл на бетонном полу. Бетон тоже пришёлся органике по вкусу. Никакая перекись не смогла справится со следами после уборки. Спустя время, в этом месте, на бетоне продолжилась жизнь в лице зелёной плесени.

Ещё один случай связан с кислотой. Там была азотная кислота, около 35% концентрации, подключенная в дозатор. На КДПВ из первой части видно, как штатные светло-кремовые шланги дозаторов переходят через черные соединители в коричневые (бывают черные) ПВХ. Это был тот самый случай. Как выяснилось (да простят меня химики), так делать категорически не следует. ПВХ за считанные дни задубел, соединители превратились в сопли-порошок, система потекла (хорошо, что аварийный дренаж был в наличии). Теперь только шланги, рекомендованные производителем под эти кислоты, с регламентом снятия/замены. И кислоты разводить в воде.

светлые трубочки идущие в канистры - расходный материалсветлые трубочки идущие в канистры - расходный материал
Подробнее..

L-системы и что они себе позволяют

30.01.2021 16:19:23 | Автор: admin

Давайте начнём с азов, если брать определение из всем известной и всеми любимой Википедии, то L-система (или же система Линденмайера) это параллельная система переписывания и вид формальной грамматики.

Если говорить простым языком, то L-система состоит из алфавита символов, которые могут быть использованы для создания строк, набора порождающих правил, которые задают правила подстановки вместо каждого символа, начальной строки ( аксиомы ), с которой начинается построение, и механизм перевода образованной строки в геометрические структуры. Самым простым примером L-системы может служить задача построения дерева.

Вводные данные:

Строка (далее Аксиома): A B

Переменные (которые мы можем задействовать в построении дерева): A B C

Правило (правило по которому каждая переменная на последующие строке меняется):

  • A - > AB

  • B - > AC

  • C - > A

Получаются такие преобразования:

Поколение

Состояние

1

A B

2

AB AC

3

AB AC AB A

4

AB AC AB A AB AC AB

5

AB AC AB A AB AC AB AB AC AB A AB AC

6

и так далее

Основным направлением, в котором применяются L-системы, это моделирование процессов роста как живых организмов, так и неживых объектов (кристаллов, раковин моллюсков или пчелиных сот).

Пример:

Для моделирования подобных процессов, мы с вами будем использовать такой язык программирования как Python, в нём есть встроенная библиотека turtle.

Итак, приступим:

  1. Здесь мы импортируем библиотеку Turtle в наш проект:

    import turtle

  2. Далее мы подключаем все необходимые конфигурации для нашей черепашки:

    turtle.hideturtle()

    turtle.tracer(1)

    turtle.penup()

    turtle.setposition(-300,340)

    turtle.pendown()

    turtle.pensize(1)

  3. Далее мы задаём значение непосредственно самой аксиомы и сопутствующих параметров, необходимых для задания последовательности:

    axiom = "F+F+F+F"

    tempAx = ""

    itr = 3

    (itr- значения итераций цикла, оно нам понадобится в следующем шаге при написании нашей программы)

  4. В данном цикле, где как раз нам и понадобится переменная itr-, мы занимаемся обработкой и "выращиванием" непосредственно генома нашего фрактала/растения:

    for k in range(itr):

    for ch in axiom:

    if ch == "+":

    tempAx = tempAx + "+"

    elif ch == "-":

    tempAx = tempAx + "-"

    elif ch == "F": #F

    tempAx = tempAx + "F+F-f-F+F"

    else:

    tempAx = tempAx + "f"

    axiom = tempAx

    tempAx = " "

    print(axiom)

    Если мы с вами пробежимся по циклу, то сразу же в первом условии мы увидим фильтр на символ "+":

    if ch == "+":

    tempAx = tempAx + "+"

    Здесь мы ищем в аксиоме (изначальной строке) знак + и при его появлении мы добавляем символ + в последующую строчку. Так же происходит и с символом - и f, мы просто добавляем в последующую строчку символы - и f соответственно. Но при появлении в нашей аксиоме символа F, мы поступим немного иначе и добавим в последующую строчку уже последовательность символов F + F f F + F, для увеличения длины каждой последующей строки. Данное действие в принципе не принципиально, но для быстроты генерации генома, я решил поступить именно так. В конце мы обязательно приравниваем аксиому к нашему геному и обнуляем его:

    axiom = tempAx

    tempAx = " "

    Результат (значение аксиомы):

  5. Ну что, вроде по генерации генома всё понятно, давайте уже приступим непосредственно к визуализации. Для этого нам понадобиться простенький цикл, который будет переводить встречающиеся в геноме символы в движения черепашки:

    for ch in axiom:

    if ch == "+":

    turtle.right(45)

    turtle.forward(10)

    turtle.right(45)

    elif ch == "-":

    turtle.left(45)

    turtle.forward(10)

    turtle.left(45)

    else:

    turtle.forward(20)

    Сразу можно заметить, что по аналогии с предыдущим пунктом, мы детектируем символы "+", "-", "F" и "f". Только теперь в момент, когда мы встречаем символ "+":

    if ch == "+":

    turtle.right(45)

    turtle.forward(10)

    turtle.right(45)

    Мы поворачиваем сначала на право, на 45 градусов, потом проезжаем расстояние, равное 10, и потом мы снова поворачиваем на право, на 45 градусов. Когда же мы встречаем символ "-":

    elif ch == "-":

    turtle.left(45)

    turtle.forward(10)

    turtle.left(45)

    Мы делаем все те же самые действия, что и при символе "+", только на этот раз поворачиваем уже не вправо, а уже влево. Но если же мы встретим символы "F" или "f", то мы просто буем проезжать вперёд на 20 пикселей:

    else:

    turtle.forward(20)

    В итоге мы получаем вот такой фрактал-снежинку:

  6. Если же мы захотим раскрасить наш фрактал-снежинку, то нам понадобиться перед циклом из предыдущего пункта добавить строчки:

    turtle.fillcolor("#99BBFF")

    turtle.begin_fill()

    Где #99BBFF - это кодировка цвета (RGB: 153, 187, 255), а begin_fill() это начало заполнения цветом. И в конце, уже после цикла, добавить строчки:

    turtle.end_fill()

    turtle.update()

    turtle.done()

    А end_fill() означает конец заполнения. Далее мы обновляем и выключаем нашу "черепашку". И на выходе мы получаем вот такой фрактал-снежинку:

Вы так же можете посмотреть, "потыкать" код, изменяя параметры и данные в нём.

В конце, хочу также добавить, что мне очень понравилось работать и писать по данной тематике, возможно, в будущем, я напишу ещё ряд статей по теме "L-системы", но а пока, хочу представить вам результаты моего тыканья творчества:

Подробнее..

Ужасная тюрьма 2 как щекотать мухоловку и не быть съеденным

31.07.2020 10:05:30 | Автор: admin


Эволюция подарила нам множество необычных животных. Некоторые из них настолько необычны, что их первооткрывателей называли мошенниками (как это было с утконосами в 1797 году). Но не только фауна может похвастаться нестандартными видами, среди представителей флоры также есть белые вороны, а именно растения, не желающие сидеть на солнечной диете, а предпочитающие сочных насекомых и другую мелкую живность в качестве блюда дня. Ранее мы с вами уже знакомились с исследованием, в котором ученые рассматривали венерину мухоловку и ее маргинальные шипы. Сегодня же нам предстоит узнать, насколько эти шипы чувствительны. Ученые из Цюрихского университета (Швейцария) провели ряд практических опытов, целью которых было измерение скорости реакции венериной мухоловки на прикосновения той или иной силы. Как именно ученые щекотали мухоловку, насколько быстро она реагировала, и как полученные результаты поясняют гастрономические предпочтения растения-хищника? Ответы на эти вопросы мы найдем в докладе ученых. Поехали.

Основа исследования


Дабы не растягивать сие повествование, описание венериной мухоловки (которое уже было использовано в предшествующей статье) спрятано под спойлером:

Что такое мухоловка?
Всем нам знакомо понятие фотосинтез, которое обозначает химический процесс преобразования энергии света в энергию химических соединений. Однако далеко не всем растениям по душе солнечная диета, точнее не все могут прокормить себя исключительно этим способом ввиду определенных климатических условий и места произрастания. Хочешь жить умей вертеться, в данном случае эволюционируй в ночной кошмар всех мух. Другими словами, хищные растения в дополнение к классическому питанию получают необходимые вещества (например, азот) еще и переваривая насекомых (или других существ, коим сильно не повезло). Всего насчитывается порядка 630 видов хищных растений, которые произрастают практически во всех регионах планеты и отличаются как по методу охоты, так и по гастрономическим предпочтениям.

По типу ловли добычи хищных растений можно разделить на два основных типа: активные и пассивные. Первые обладают движущимися частями (как наша сегодняшняя героиня мухоловка), а вторые липкими выделениями на поверхности листьев или ёмкостями, куда жертва сваливается сама.


Библис гигантский

Самыми крупными представителями хищных растений являются библис гигантский и непентес. Библис гигантский напоминает обычный кустарник с очень красивыми цветами, но это растение очень коварно все его листья и стебли покрыты маленькими волосками (примерно 300 000 штук на 1 листе) и железами, которые выделяют сок. Этот нектар привлекает жертву, которая позарившись на халявную еду сама ею становится, намертво прилипая к волоскам. При этом выделяемый растением сок не просто приманка, но и инструмент переваривания. Жертвами библиса могут быть как насекомые и улитки, так и мелкие амфибии или очень неудачно приземлившиеся птицы.


Симбиотические отношения непентеса и паука, использующего резервуар растения как место для рыбалки.

Второе название непентеса это кувшиночник, что прямо говорит о методе ловли добычи. У непентеса два вида листьев: обычные и необычные, которые формируют висящий в воздухе кувшин, наполненный нектаром. Края этого кувшина также покрыты нектаром, потому привлеченное его запахом насекомое садится и скатывается внутрь, где и переваривается растением. Но непентес отличается от других растений хищников, он не только серийный убийца, но и хороший друг, если вы тупайя. Этот маленький зверек питается нектаром растения и использует его ловушку-кувшин, как ночной горшок. Продукты жизнедеятельности перевариваются и дают растению необходимые питательные вещества.


Даже в цветении мухоловки присутствует логика: цветы распускаются на длинном стебле подальше от ловушек, дабы уберечь насекомых-опылителей от несчастного случая на производстве.

И, наконец-то, активные хищники. Самым знаменитым среди них является мухоловка. Ее листья на конце тонкого стебля напоминают капкан или раскрытую, голодную и очень зубастую пасть. Внутри капкан покрыт тонкими и очень чувствительными волосками, задев которые жертва активирует захлопывание ловушки. Но такой метод активации не самый эффективный, подумаете вы. А если подул ветер или начался дождь, и волосок был задет случайно? Но не переживайте, ибо механизм этот мухоловка совершенствовала долгие годы эволюции. Чтобы створки сомкнулись необходимо задеть минимум 2 волоска с интервалом не более 20 секунд. При этом процесс переваривания, который протекает внутри капкана, начнется только после повторной стимуляции чувствительных волосков. Таким образом, мухоловка не начнет процесс переваривания, например, упавшего листика, тем самым сохранив энергию для реальной добычи.

Механизм захлопывания ловушки у мухоловок построен на химических и клеточных процессах. Самую важную роль играет тургор тканей, то есть напряженное состояние оболочек живых клеток. Когда жертва стимулирует чувствительные волоски, генерируется потенциал действия за счет ионов калия, который распространяется по долям листа и стимулирует клетки. Когда ловушка открыта, ее доли изогнуты наружу (так жертве будет проще попасть в ловушку), а когда ловушка закрывается, доли изгибаются в обратном направлении. Таким образом формируется внутреннее пространство. Живая жертва не будет стоять на месте, а будет постоянно двигаться, пытаясь выбраться. Но тут как в болоте чем больше двигаешься, тем быстрее утонешь. Постоянные движения жертвы стимулируют волоски, что приводит к выделению пищеварительного фермента. Если же добыча оказалась умнее и быстрее и смогла сбежать, то закрывшаяся впустую ловушка откроется только через 2-3 дня.

Немаловажный аспект работы ловушек заключается в их недолговечности и деформации. Захлопывание долей листа в холостую приводит к тому, что в последующие разы ловушка будет закрываться медленнее, а угол открытого состояния будет значительно меньше. Как мы с вами понимаем, такие изменения могут сильно отразиться на поимке добычи, а значит и привести к гибели растения ввиду голода. Кроме этого, после нескольких закрытий ловушки достаточно быстро отмирают.


True Facts: Carnivorous Plants (Правдивые факты: хищные растения). Ролик содержит много черного юмора и немного нецензурной лексики.

Важную роль в поимке добычи для мухоловок играют краевые шипы, которые предотвращают побег жертвы из ловушки-желудка. Однако, как и с чувствительными волосками, так и с этими шипами не все так просто.

Исследование, о котором пойдет речь, основано на гипотезах Чарльза Дарвина, который первый описал механизм охоты венериной мухоловки, назвав ее ловушку ужасной тюрьмой. Он предположил, что шипы важны не только для удержания добычи, но и как своеобразный метод ее фильтрации. Другими словами, слишком маленькая добыча, питательной пользы от которой будет недостаточно, сможет выбраться между шипами, а слишком крупная добыча просто раскроет доли листа и также сбежит. И в первом, и во втором случае затраты энергии мухоловки на такие виды добычи были бы несопоставимы с полученной в результате энергией от их переваривания. Соответственно, шипы мухоловки позволяют ей ловить добычу определенного размера.

Основная идея механизма срабатывания ловушки венериной мухоловки заключается в том, что будущей добыче необходимо произвести два касания к чувствительным волоскам растения в течение 30 секунд. Каждое их касание производит потенциал действия*, необходимый для закрытия ловушки. Ученые считали так на протяжении 200 лет, но соответствует ли теория практике?

За годы исследований ученые вывели сценарий событий, который должен (по идее) разворачиваться во время охоты мухоловки:

  • голодное растение привлекает насекомых за счет секреции летучих соединений;
  • не шибко смекалистое насекомое исследует растение (надеясь на халявную пищу), во время чего касается одного из шести чувствительных волосков, тем самым вызывая потенциал действия (AP от action potential);
  • если насекомое в течение 30 секунд не сообразило, что Its a trap!, и совершило второе касание, то ловушка захлопывается;
  • заключенная между створками ловушки добыча начинает сопротивляться (тщетно, естественно), что приводит к активации синтеза жасмоновой кислоты (C12H18O3) и еще более плотному закрытию створок.

В результате ранее открытые лепестки мухоловки превращаются в своеобразный желудок, где и будет перевариваться неудачливая добыча.

В данном труде ученые решили детально рассмотреть процесс преобразования механической стимуляции чувствительных волосков в электрический сигнал. Мы точно знаем, что касание к чувствительным волоскам открывает механочувствительные ионные каналы, но идентифицировать эти каналы пока еще не удавалось.

Пока эти предполагаемые каналы открыты, рецепторный потенциал* (RP от receptor potential) возрастает, и, если отклонение волоска достаточно велико, RP достигает порога, выше которого проявляется AP.
Потенциал действия* волна возбуждения, котороя проходит по мембране живой клетки в виде кратковременного изменения мембранного потенциала.

Рецепторный потенциал* возникает при деполяризации поверхностной мембраны рецептора, ввиду воздействия на него раздражителя.

Потенциал покоя* мембранный потенциал возбудимой клетки в невозбужденном состоянии.


Изображение 1

Ранее уже были попытки связать механические стимулы и генерацию потенциала действия, но не было подходящих инструментов для точных измерений. В случае рассматриваемого нами сегодня исследования, ученые применили датчик силы на основе MEMS*, установленный на микророботной системе, для точного контроля скорости и амплитуды отклонения, а также одновременного измерения приложенной силы (1A и 1B).
MEMS* (микроэлектромеханические системы) устройства, объединяющие в себе микроэлектронные и микромеханические компоненты.

Изображение 2

Таким образом, ученые смогли точно определить диапазон параметров, в котором отклонение волосков приводит к закрытию ловушки, в то время как второй датчик силы измерял сгенерированное мгновенное усилие (изображение выше).

Результаты исследования


В процессе опытов ученые учли, что пауки, мухи и муравьи (обычная добыча для мухоловки) будут вызывать достаточно быстрое отклонение чувствительных волосков. В связи с этим микророботная система была задействована на полной скорости, чтобы имитировать эти раздражители. Это привело к высокой начальной угловой скорости в диапазоне от 10 до 20 рад/с.

В ранее проведенных исследованиях было установлено, что муравьи отклоняют чувствительные волосы с угловой скоростью 0.25 7.8 рад/с, но медленнее мух. Следовательно, используемые параметры выше реальных, что хорошо подходит для оценки возможностей венериной мухоловки.

При таких высоких скоростях продолжительность прогиба значительно короче, чем у других вовлеченных зависящих от времени факторов, таких как затухание RP и расслабление чувствительных волосков (1F).

Учет углового, а не линейного отклонения позволил скорректировать различия в высоте контакта сенсорного зонда относительно места сужения сенсорного волоска, а также различия, касающиеся разных геометрий сенсорного волоска (1B, 2C и 2D). Следовательно, одно отклонение может быть аппроксимировано дискретным увеличением углового смещения, и запуск AP в основном зависит от величины углового смещения.

Одно отклонение было определено как комбинация углового смещения вперед-назад, подобное тому, что происходит при касании к волоску добычей. Каждое измерение состояло из двух последующих прогибов с промежутком в 1 с между ними до заданного углового смещения . Если ловушка не закрылась, следовал этап ожидания (2 минуты), чтобы убедиться, что RP полностью сброшен. Ожидание в течение именно двух минут, а не больше/меньше, обусловлено тем, что серия более ранних экспериментов продемонстрировала, что при температуре ниже 30 C для быстрого и полного закрытия ловушки необходимы два прогиба волоска в течение 3040 с.

После этапа ожидания процедуру повторяли с увеличением угловых смещений до тех пор, пока не срабатывал механизм закрытия ловушки ( и 1D). Это происходило, когда был достигнут средний порог смещения = 0.18 рад или средний порог крутящего момента = 0.8 мкНм (n = 21).

Ученые отмечают, что ни разу не было зафиксировано закрытие ловушки, если был ниже 0.12 рад и был ниже 0.50 мкНм (). Следовательно, эти показатели являются нижним пределом углового отклонения, который необходим для запуска закрытия ловушки в условиях данного эксперимента. Также удалось определить, что для срабатывания ловушки насекомое должно прикладывать силу (F) в 0.5 мН вблизи кончиков волосков или 5 мН вблизи основания.

Измерения AP обеспечили связь между отклонением чувствительных волосков и закрытием ловушки. Когда два последовательных отклонения были значительно ниже порога смещения ( << 0.12 рад), AP не наблюдался. Для амплитуд отклонения вблизи порога смещения ( < 0.12 рад) после второго отклонения был выявлен однократный AP.

Это указывало на то, что оба отклонения волосков вносят вклад в RP и что порог индукции AP был достигнут только при втором отклонении. Как и ожидалось, однократного AP было недостаточно для срабатывания ловушки.

Предположение, что каждое прикосновение вызывает AP, реально только в том случае, если отклонение сенсорных волосков превышает порог смещения. Если это так, то два AP (по одному на каждое отклонение волоска) генерировались и приводили к закрытию ловушки ().


Двойное отклонение чувствительных волосков, приводящее к двум AP и закрытию ловушки.

Эти результаты предполагают, что быстрое отклонение чувствительных волосков увеличивает RP до определенного уровня, который зависит от амплитуды углового отклонения. RP могут складываться и могут вызывать AP после нескольких отклонений, если они ниже порога отклонения. Тем не менее, генерация одного AP за касание происходит только в том случае, если отклонение чувствительных волосков выше порога отклонения.

Другими словами, потенциал действия будет генерироваться только тогда, когда чувствительный волосок был потревожен достаточно сильно. Но однократного потенциала действия недостаточно, чтобы спровоцировать закрытие ловушки. Это вполне вписывается в рамки теории о том, что мухоловки не будут тратить силы на закрытие ловушки при каждом касании чего-то или кого-то к их волоскам. В противном случае может быть много холостых срабатываний ловушки без какой-либо энергетической (т.е. питательной) отдачи (добыча успела сбежать, добыча была слишком мала или это вовсе была не добыча, а мусор).

Учитывая, что увеличение RP при многократных отклонениях является аддитивным, логично будет предположить, что устойчивое (длительное) смещение волоска может иметь аналогичный эффект.

Для проверки этой гипотезы ученые отклонили чувствительный волосок мухоловки за пределы порога углового смещения и зафиксировали его в таком положении на 30 секунд (1F). Однако это не привело к срабатыванию ловушек.

Изначальное смещение вызвало однократный AP, после чего напряжение быстро вернулось к базовому значению, несмотря на то, что волоски оставались отклоненными.

Если бы устойчивое смещение вносило свой вклад в RP, оно должно было бы остаться выше порогового значения, и в этом случае ожидалась серия AP. Дополнительные анализы показали, что угловое смещение действительно играет важную роль в RP, но статическое отклонение волосков не вносит никакого вклада в этот процесс.

Любопытно, что в ранее проводимых опытах ситуация обстояла иначе: однократное смещение волосков приводило к закрытию ловушки. Однако, это было не целостное однократное смещение, а множество мелких смещений, так как колебания, которые сопровождаются ручным отклонением волоска, вероятно, больше, чем порог углового смещения.

Следующий этап исследования заключался в создании модели накопления электромеханического заряда (ECB от electromechanical charge buildup), которая на удивление предсказывает закрытие ловушек от однократного касания.

Взяв за основу полученные в ходе опытов данные, ученые разработали простую модель для изучения пределов углового смещения и скорости, в рамках которых ловушки будут реагировать.

В ECB модели механическое отклонение приводит к накоплению заряда RP как функции угловой скорости и смещения , в то время как заряды непрерывно рассеиваются. Если накопленные заряды превышают определенное пороговое значение QthRP, то возникает AP. Дополнительно был имплементирован рефрактерный период tRP, представляющий временной интервал, необходимый для того, чтобы мог быть активирован еще один AP.

В результате модель предсказала, что если отклонения слишком быстрые и/или слишком малые, то может потребовать более двух таких отклонений, чтобы вызвать закрытие ловушки (красная область на ).


Изображение 3

Это объясняется тем, что одного отклонения недостаточно для активации AP (), что и показали практические опыты (, в центре).

Аналогично, модель показала, что очень низкие угловые скорости ( < 0.04 рад/с) не могут заполнить RP.

Но самым неожиданным результатом моделирования стало предсказание диапазона промежуточных угловых скоростей (0.04 рад/с < < 10 рад/с), при которых одного отклонения достаточно, чтобы активировать два или более AP, которые необходимы для закрытия ловушки (3B).

Однако такое предсказание противоречит представлению о том, как работает механизм ловушки венериной мухоловки. Потому ученые решили проверить, можно ли реализовать эту модельную ситуацию на практике.


Однократное отклонение чувствительных волосков, приводящее к закрытию ловушки.

Удивительно, но закрытие ловушки действительно происходило при одиночном отклонении волосков, если угловые скорости были достаточно низки.

Чтобы сузить диапазон значений, в котором это происходит, ученые неоднократно отклоняли одни и те же сенсорные волоски с различными угловыми скоростями, пока ловушка не закрылась. Между двумя последовательными отклонениями был промежуток в 2 минуты, пока ловушка не восстановится и не исчерпается RP.

Нижняя граница угловой скорости , необходимой для закрытия ловушки при одном отклонении, определялась путем постепенного увеличения угловой скорости после каждого отклонения (n = 17). Начальная скорость была ниже 0.009 рад/с, так как при такой скорости никогда не наблюдалось закрытия ловушки.


Изображение 4

Последующие одиночные отклонения волосков выполнялись при постепенном увеличении скорости, пока ловушка не срабатывала ().

Аналогичным образом определяли верхнюю границу, начиная со скорости > 3 рад/с с последующим пошаговым снижением (n = 9).

Кроме того, была выполнена еще одна серия экспериментов с одним отклонением (n = 5), в которой скорость силового зонда поддерживалась постоянной, что приводило к промежуточной угловой скорости между 0.2 и 0.4 рад/с, в то время как угловое смещение постепенно увеличивалось во время последующих отклонений, чтобы получить нижнюю границу , необходимую для срабатывания ловушки в условиях однократного отклонения волосков.

Все однократные отклонения, приводящие к закрытию ловушки, вместе с предшествующими стимулами, для которых закрытие ловушки не происходило, определяли область, где одиночное отклонение вызывает закрытие (4B).

Однократное отклонение может вызвать закрытие ловушки при промежуточных угловых скоростях отклонения (0.03 рад/с 4 рад/с). Но одного отклонения при более низких или высоких скоростях будет недостаточно.

Эксперименты, где скорость отклонения волосков была достаточно низкой, показали, что срабатывание ловушки происходит как при приближении датчика к основанию волоска, так и при удалении датчика от него.


Однократное отклонение чувствительных волосков, приводящее к двум AP во время начального изгиба, приводя к закрытию ловушки.

Когда ловушка закрывалась во время приближения зонда, во время отклонения волосков наблюдалось два последовательных потенциала действия (4C). Когда ловушка закрывалась во время удаления зонда, один АР возникал в момент отклонения волоска, а второй уже после удаления зонда, когда волосок возвращался в исходное положение (4D). В обоих случаях второй АР приводил к немедленному закрытию ловушки.

В заключение ученые решили измерить силу закрытия ловушки ().


Изображение 5

Для 48 ловушке среднее значение силы захвата Fclose составило 73 мН (), а диапазон значений был от 18 до 174 мН.

Данные значения ниже тех, что были опубликованы ранее (140-150 мН). Тому есть объяснение: в данном случае измерялась сила в начале закрытия ловушки, а в предыдущих наблюдениях измерялась сила, воздействующая на края створок листа-ловушки по завершению закрытия.

Поскольку измеренная сила сильно зависит от положения датчика, а также от ориентации и размера листа, крутящий момент закрытия вокруг середины листа close со средним значением 0.65 мНм является лучшей величиной для описания силы закрытия ловушки (5C). Время задержки, то есть время между механическим стимулом и началом закрытия ловушки, составило 0.6 0.3 с.

Для более детального ознакомления с нюансами исследования рекомендую заглянуть в доклад ученых.

Эпилог


Венерина мухоловка не бегает, как гепард, не обладает смертоносным ядом, как кобра, и уж точно не слышит свою добычу, как сова. Но это растение действительно является одним из лучших хищников на планете, так как его механизм охоты работает, как часы.

В данном труде ученые смогли определить какими должны быть те или иные параметры, чтобы ловушка сработала. Как оказалось, в большинстве случаев для срабатывания капкана жертва должна совершить две последовательные ошибки: первая дотронуться до сенсорного волоска мухоловки; вторая сделать это еще раз.

Повторное отклонение волоска от его изначального положения приводит к генерации второго потенциала действия, который запускает процесс закрытия ловушки. Тем не менее, моделирование показало, что при определенных условиях может быть достаточно и одного касания, но в реальности это скорее всего маловероятно.

Другими словами, может ли венерина мухоловка послужить в качестве охотника на комаров? Нет, ибо эти кровососы очень маленькие и слишком шустрые. Но вот мух или улиток мухоловка не жалеет.

Благодарю за внимание, оставайтесь любопытствующими и отличных всем выходных, ребята! :)

Немного рекламы


Спасибо, что остаётесь с нами. Вам нравятся наши статьи? Хотите видеть больше интересных материалов? Поддержите нас, оформив заказ или порекомендовав знакомым, облачные VPS для разработчиков от $4.99, уникальный аналог entry-level серверов, который был придуман нами для Вас: Вся правда о VPS (KVM) E5-2697 v3 (6 Cores) 10GB DDR4 480GB SSD 1Gbps от $19 или как правильно делить сервер? (доступны варианты с RAID1 и RAID10, до 24 ядер и до 40GB DDR4).

Dell R730xd в 2 раза дешевле в дата-центре Equinix Tier IV в Амстердаме? Только у нас 2 х Intel TetraDeca-Core Xeon 2x E5-2697v3 2.6GHz 14C 64GB DDR4 4x960GB SSD 1Gbps 100 ТВ от $199 в Нидерландах! Dell R420 2x E5-2430 2.2Ghz 6C 128GB DDR3 2x960GB SSD 1Gbps 100TB от $99! Читайте о том Как построить инфраструктуру корп. класса c применением серверов Dell R730xd Е5-2650 v4 стоимостью 9000 евро за копейки?
Подробнее..

Оптика в ботанике структурный цвет ягод калины тинус

14.08.2020 10:06:51 | Автор: admin


С чем у вас ассоциируется лето? Для кого-то это период долгожданного отпуска, для кого-то каникул, а для кого-то жара, духота и дискомфорт. Если же рассматривать лето с точки зрения гастрономии, то это период овощей, фруктов и ягод, которые мы любим не только за их вкус и пользу, но и за внешний вид. Как мы знаем из начального курса биологии, плоды многих растений обладают теми или иными свойствами, целью которых является привлечь потенциального гурмана. Это важная составляющая тактики расширения ареала произрастания. Подавляющее большинство плодов имеют яркий и сочный цвет, оповещающий об их вкусности. Главным источником того или иного окраса у ягод являются пигменты в кожуре, однако это не единственная методика окрашивания. Ученые из Бристольского университета выяснили, что калина лавролистная (Viburnum tinus) использует липидные наноструктуры в клеточных стенках для окрашивания своих ягод, что является ранее неизведанным вариантом структурной окраски. Что такого необычного в этих липидных наноструктурах, за счет чего они придают ягодам темно-синий окрас, и какое практическое применение сего открытия? Свет на эти вопросы прольет доклад ученых. Поехали.

Результаты исследования


Главным героем данного труда является калина лавролистная (Viburnum tinus / калина тинус) вечнозеленый куст или дерево до 6 метров в высоту, произрастающее в Средиземноморском регионе.


Viburnum tinus во время цветения.

В течение года калина тинус несколько раз плодоносит темно-синими ягодами, обеспечивая пищей множество видов птиц, среди которых черноголовая славка (Sylvia atricapilla) и зарянка (Erithacus rubecula). Как и для любых других ягодных растений, птицы для калины V. tinus являются основным методом распространения семена на новые территории.


Sylvia atricapilla (слева) и Erithacus rubecula (справа).

На первый взгляд в этом растении нет ничего особенного. Красивый вечнозеленый кустарник, радующий эстетов среди людей и гурманов среди птиц. Однако детальное рассмотрение ягод говорит об обратном. Пока другие растения используют различные химические соединения для окрашивания своих плодов, калина тинус использует структурное окрашивание. Хотя ранее считалось, что синий цвет ягод V. tinus вызван присутствием антоциановых пигментов в их кожуре, что, естественно, не является истиной.

Структурные цвета достаточно распространены среди представителей фауны: крылья бабочек, панцири жуков, перья павлинов и т.д. Цвет в их случае образуется за счет наноразмерных структурных особенностей поверхности, вызывающих интерференцию видимого света.


Примеры структурных цветов в природе: А гибискус тройчатый (Hibiscus trionum); В жук тамамуси (Chrysochroa fulgidissima); С бабочка вида Morpho rhetenor; D комар обыкновенный (Culex pipiens); Е морская мышь (Aphrodita aculeata); F жук вида Pachyrhynchus argus; G бабочка вида Parides sesostris.

Особенность калины тинус, привлекшая внимание ученых, заключается в том, что она не только демонстрирует новый механизм структурного окрашивания, но и является одним из немногих растений, способных на это.


Изображение 1

Плоды V. tinus (1C) отражают свет направленно (придавая ему металлический вид) в синей и ультрафиолетовой области спектра. Поляризация отраженного света в основном сохраняется, что указывает на то, что окраска является структурной, а не пигментной, возникающей в результате отражения от высокоструктурированной клеточной стенки внешнего эпикарпа* ().
Эпикарп* внешний слой плода.
При диссекции этой ткани выделяется темно-красный антоциановый пигмент. Свет, который не отражается фотонной структурой, поглощается темно-красным пигментом под ним ( и 3C).


Изображение 2

Данное поглощение предотвращает обратное рассеяние света, увеличивая заметность синего отражения от внешней стенки клетки и, таким образом, визуально улучшая синий окрас.

Из этих наблюдений уже можно сделать вывод, что цвет плодов V. tinus является результатом комбинации физической наноструктуры, которая избирательно отражает волны синего света, и базового слоя пигментов, усиливающих синий цвет. Другими словами, сопряжение химии и физики.

Чтобы охарактеризовать наноструктуры, создающие синий цвет в плодах V. tinus, ученые использовали несколько методов электронной микроскопии.

Сканирующая электронная микроскопия свежих тканей () четко показывает наличие толстой (1030 мкм) многослойной структуры, параллельной поверхности плода и встроенной в клеточную стенку самых внешних эпикарпальных клеток. Поверхность плода покрыта восковой кутикулой (26 мкм) поверх слоистой структуры. Слоистая архитектура занимает большую часть внешней клеточной стенки в области между кутикулой и богатой на целлюлозу первичной клеточной стенкой. Слои имеют толщину от 30 до 200 нм и покрывают всю клетку.

Просвечивающая электронная микроскопия показывает, что эта архитектура состоит из множества слоев мелких пузырьков, которые отличаются от матрицы по способности рассеяния электронов и показателю преломления.


Изображение 3

Снимки, полученные в ходе сканирующей и просвечивающей микроскопии, показывают, что матрица, по-видимому, содержит ключевые компоненты типичных стенок растительных клеток, а именно целлюлозу, гемицеллюлозу и пектин. Окрашивание рутениевым красным (3D) показывает значительное содержание пектина, а электронограмма демонстрирует присутствие целлюлозы по характерным дифракционным кольцам кристалла природной целлюлозы.

Стоит отметить, что контрастные слои являются дискретными и остаются отличными друг от друга, но значительный беспорядок вносится непараллельными соседними слоями и неравномерностью их глобулярной структуры.

Томография стенки эпидермальных клеток (2E) показывает, что эти глобулярные везикулы организованы в объединенные слои, через которые матрица клеточной стенки целлюлозы остается соединенной мостиками и нитями (2B и видео ниже).


Модель глобулярной многослойной структуры (соответствует изображению 2D).

Из этого следует, что глобулярная многослойная структура эпидермиса плодов V. tinus состоит из липидов, встроенных в матрикс клеточной стенки, с использованием различных методов.

Далее ультратонкие срезы эпидермиса плодов подвергались воздействию хлороформа. Этот анализ весьма показателен, так как растворимость в неполярных органических растворителях является явным признаком присутствия липидов.

ПЭМ-снимки одного и того же участка образца до (3A) и после (3B) воздействия хлороформа показывают, что глобулярная структура была удалена обработкой. На последнем изображении контраст многослойной глобулярной фазы снижен, а пустые структуры внутри матрицы остаются видимыми. Для сравнения, воздействие воды не изменило ультраструктуру или контраст изображения глобулярного многослойного материала, указывая на то, что материал можно экстрагировать только неполярными растворителями. Кроме того, когда в процессе химической фиксации ученые использовали забуференный имидазолом тетраоксид осмия (C3H4N2/OsO4), который связывается с липидами, глобулярные слои окрашивались, что подтверждает их липидную природу.

А когда использовали рутениевый красный, который связывается с пектином, матрица клеточной стенки окрашивалась, в то время как глобулярная структура удалялась ввиду отсутствия имидазольного буфера.

Во время всех вариаций окрашивания, примененных во время исследования, наблюдались темные очертания вокруг глобул (). По мнению ученых, это может указывать на присутствие липидной мембраны, теоретически необходимой на интерфейсе между гидрофобными молекулами и гидрофильными полисахаридами вторичной клеточной стенки.

Ученые напоминают нам, что липиды состоят из разнообразных молекулярных структур, обычно классифицируемых как воски, жиры и масла, в зависимости от их температуры плавления.

На поверхности эпидермиса растений можно легко найти воски, образующие водостойкую восковую кутикулу. Воски также включают в себя множество молекулярных структур, но преобладающим компонентом остаются алканы, которые фактически не перевариваются, т.е. не имеют питательной ценности для птиц. А вот жиры и масла, напротив, являются жизненно важными пищевыми компонентом, поскольку содержат гораздо больше энергии на единицу объема, чем в крахмале или в белках. Жиры обычно можно найти в большом объеме в семенах, т.е. глубоко внутри плода.

В случае плодов V. tinus непосредственная близость глобулярной структуры как к крупным, богатым энергией семенам, так и к восковидной внешней кутикуле делает различие между воском и жирами особенно важным для понимания функционального значения и происхождение данной структуры. Следовательно, необходимо определить, являются ли липидные глобулы неперевариваемым воском или питательными жирами и маслами. Для этого была использована световая микроскопия.

Срезы тканей плода V. tinus инкубировали с нильским синим A (пигмент), который окрашивает богатую глобулами область клеточной стенки V. tinus в синий или сине-фиолетовый цвет (3C). А это говорит о том, что глобулы представляют собой свободные жирные кислоты, а не полимер кутина (компонент кутикулярной мембраны), который окрасился бы в розовый или красный цвет.

Кроме того, электронограмма многослойной глобулярной структуры показывает четкий кольцевой узор, отличающийся от диаграммы клеточной стенки целлюлозы с характерными двумя кольцами из кристаллов целлюлозы. Этот образец указывает на то, что липидные тела, вероятно, являются кристаллическими и, следовательно, являются гомогенными мономерными липидами, а не полимеризованными молекулами, такими как кутин.

Чтобы подтвердить, что наблюдаемая смешанная структура, состоящая из целлюлозной матрицы и слоистых липидных глобул, ответственна за синюю отражательную способность плодов V. tinus, ученые смоделировали ее оптический отклик. Для этого ученые исследовали две математические модели: двумерный массив сфер и усреднение по множеству одномерных двухфазных мультислоев.


Изображение 4

Алгоритм обратного проектирования был использован для моделирования структуры в двумерном пространстве в виде серии глобулярных скоплений. Схемы на 4A-4C соответствуют смежному смоделированному спектру отражения. Этот алгоритм позволяет независимо вводить различные типы беспорядка в глобулярный мультислой, настраивая размер и структуру, т.е. преобразование Фурье положения частиц.

В процессе моделирования были изучены: оптический отклик слоистых липидных глобул с разной степенью вариации диаметра глобул (4A); беспорядок в углах между соседними глобулами (параметр Sp, 4B) и беспорядок на среднем расстоянии между соседними глобулами (параметр Sk, 4C).

Введение различных типов беспорядка (4A-4C) всегда оказывало одинаковый эффект на оптический отклик глобулярного мультислоя, а именно, снижение пиковой интенсивности.

Таким образом, вместо того, чтобы рассматривать каждый элемент беспорядка по отдельности, структура и материальный состав клеточной стенки V. tinus были аппроксимированы неупорядоченными одномерными мультислоями с показателями преломления, соответствующими целлюлозе (n = 1.55) и типичному растительному липиду (n = 1.47). Распределение толщины обоих материалов показано на 4D. А отражательная способность, смоделированная с использованием средних значений по одномерным слоям, показана на рисунке 4E.

Введение беспорядка, наблюдаемого в измерениях поперечного сечения, в модель когерентного упорядоченного отражателя расширяет его спектр отражения.

Если модель позволила ученым понять, как именно ягоды V. tinus получают свой окрас, то вопрос касательно надобности такого механизма моделирование не охватывает.

Наибольшее межвидовое взаимодействие у V. tinus связано с птицами, питающими ягодами этого удивительного растения. Сравнение со спектральной чувствительностью синицы (1D) показывает, что цвет ягод находится в пределах визуально значимого для птиц данного вида диапазона.

Ягоды, естественно не парят в воздухе, а прикреплены к веточкам, на которых растут листья визуальный фон. По большей степени, фон зеленого цвета, ввиду доминирующего пигмента хлорофилла в листьях. Хлорофилл имеет широкую спектральную характеристику с пиком при 550 нм и незначительной отражательной способностью ниже 500 нм, благодаря чему цвет плодов V. tinus хроматически контрастирует с листвой. Другими словами, на фоне таких листьев ягоды выглядят еще заметнее.

Учитывая, что зрительные сигналы для птиц часто являются приоритетными, липидная структурная окраска ягод V. tinus может служить сильным визуальным сигналом для голодных птиц.

Если же учесть, что цвет пищи для птиц может быть первичным параметром съедобность, то цвет ягод V. tinus сигнализирует о том, что они съедобны и питательны.

Связь цвета плода и его питательной ценности исследовалась и ранее. По некоторым данным темные плоды растений из Бразильского региона богаты углеводами, а темные плоды растений Средиземноморья богаты липидами.

Ученые считают, что в случае V. tinus синий цвет является сигналом о том, что в ягодах много питательных липидов, которые, к слову, и создают этот окрас.

Такой метод передачи сигналов ученые называют честным или прямым, когда контекст сигнала соответствует его источнику (синий цвет из-за липидов высокое содержание липидов). Такой метод сигнализации достаточно затратен, ибо использование классической пигментации было бы проще для растения. Тем не менее, отдача, которую получает V. tinus в виде привлечения внимания птиц разных видов, судя по всему, перекрывает этот недостаток.

Для более детального ознакомления с нюансами исследования рекомендую заглянуть в доклад ученых.

Эпилог


Цвет является важной составляющей визуальной информации, которую живые организмы получают об окружающем их мире. Многие животные используют свой окрас для маскировки, привлечения партнеров или для отпугивания неприятелей. Среди растений также присутствуют некоторые их этих тактик, но самой значимой является поддержание межвидовой связи. В случае V. tinus птицы являются основными партнерами этого растения, необходимыми для распространения семян на большие расстояния, что значительно увеличивает ареал произрастания V. tinus и, следовательно, шансы на выживание вида.

Вкусовые качества плодов многих растений зависят от того, насколько они хотят привлекать к себе внимание животных тех или иных видов. Некоторые плоды будут вкусными, например, для конкретных видов птиц, тогда как для всех остальных они будут практически несъедобны. В такой сложной системе как межвидовая связь важную роль играет степень коэволюции видов растений и животных, которые ее формируют.

Синий цвет калины лавролистной заключается в его нестандартном происхождении наноструктуры липидов, содержащиеся в стенках эпидермальных клеток ягод V. tinus. Данная методика окрашивания (структурное), особенно за счет липидов, среди растений на данный момент обнаружена только у V. tinus. Помимо этого липидное окрашивание может говорить птицам о большом содержании липидов в ягодах, как бы странно это ни звучало.

Честные сигналы, происхождение которых соответствует их контексту, достаточно редки в природе. Объяснение этой редкости достаточно простое. Представьте себе, что у вас есть булочная. Вы хотите привлечь больше покупателей, а потому раздаете флаеры. Следовательно, сигнал имеет один контекст (у нас вкусные булочки), но его происхождение другой (у меня нет булочки, а нечто получше рисунок булочки, т.е. флаер это лишь клочок бумаги). Если же вы будете раздавать булочки, то это будет честное сигнализирование, но куда более затратное.

Ранее многослойные липидные архитектуры, как у ягод V. tinus, не были замечены в биоматериале. В прошлом не было столь развитых инструментов и методик, как сейчас, потому многие детали были зафиксированы неверно или вовсе были упущены.

В будущем ученые намерены провести анализ других растений, которые теоретически могут также обладать подобными липидными наноструктурами и, следовательно, нестандартным методом окрашивания плодов. Кроме того, ученые считают, что их исследования могут способствовать созданию более безопасных пищевых красителей.

Благодарю за внимание, оставайтесь любопытствующими и отличных всем выходных, ребята! :)

Немного рекламы


Спасибо, что остаётесь с нами. Вам нравятся наши статьи? Хотите видеть больше интересных материалов? Поддержите нас, оформив заказ или порекомендовав знакомым, облачные VPS для разработчиков от $4.99, уникальный аналог entry-level серверов, который был придуман нами для Вас: Вся правда о VPS (KVM) E5-2697 v3 (6 Cores) 10GB DDR4 480GB SSD 1Gbps от $19 или как правильно делить сервер? (доступны варианты с RAID1 и RAID10, до 24 ядер и до 40GB DDR4).

Dell R730xd в 2 раза дешевле в дата-центре Equinix Tier IV в Амстердаме? Только у нас 2 х Intel TetraDeca-Core Xeon 2x E5-2697v3 2.6GHz 14C 64GB DDR4 4x960GB SSD 1Gbps 100 ТВ от $199 в Нидерландах! Dell R420 2x E5-2430 2.2Ghz 6C 128GB DDR3 2x960GB SSD 1Gbps 100TB от $99! Читайте о том Как построить инфраструктуру корп. класса c применением серверов Dell R730xd Е5-2650 v4 стоимостью 9000 евро за копейки?
Подробнее..

Смертельно эффективная ловушка как венерина мухоловка запоминает, что она поймала добычу

25.10.2020 14:05:47 | Автор: admin

Венерина мухоловка крайне интересное растение. Она захватывает своих жертв (небольших насекомых, паукообразных и т.п.) при помощи видоизмененных листьев. На их поверхности есть специальные волоски, которые реагируют, если на поверхность листа что-то попадает. Края листьев быстро заворачиваются и жертва оказывается в ловушке, которая постепенно превращает мелкое существо в пищу для растения.

Животная пища нужна мухоловке для пополнения запасов азота обычно она появляется в регионах с болотистой местностью, почва которых бедна азотом. Но как растение, у которого нет мышц и нервной системы, может не только захватывать что-то, но и запоминать, что внутри листа жертва, и разворачивать его не стоит?

Как работает механизм захвата


Несколько месяцев назад результаты исследования механизма захвата жертв растением были опубликованы биологами из Вюрцбургского университета. Как оказалось, растение умеет считать. Дело в том, что чаще всего лист, на котором что-то появилось, срабатывает лишь после второго касания. Дело в том, что венерина мухоловка тратит немало ресурсов на скоростное сгибание листа, поэтому тратить энергию на реагирование на ветер, пыль, камешки и т.п., касающиеся чувствительных волосков, непозволительно.

Венерина мухоловка дожидается второго касания, по только после этого сжимает лист. Эффективнее всего механизм работает в том случае, когда насекомое касается волосков, расположенных на краях листа, а затем появляется в центре. По мнению ученых, у волосков есть накопительный эффект.

Волоски-сенсоры способны воспринимать усилие даже в 0,05 миллиньютона. Время срабатывания ловушки зависит от силы касания и направления приложения усилия.

В тоге мухоловка способна ловить не только медленных насекомых и членистоногих жуков, гусениц, мокриц, но и быстрых, способных улететь мух и комаров. При этом чем голоднее растение, тем быстрее реагирует механизм сжимания листа.


И это еще не все


Лист-капкан сразу не закрывается полностью и не начинает вырабатывать пищеварительные ферменты. Для старта этого процесса нужно пять стимулов. Немецкие ученые считают, что такое поведение можно сравнить с элементарным анализом затрат и возможного результата. Чем больше стимулов тем, скорее всего, больше добыча, а это однозначно стоит усилий. Если же анализ показывает, что жертва не стоит затраченных на нее энергии и ферментов, то насекомое или камешек выбрасывается листом через 12 часов.

Все бы хорошо, но возникает вопрос каким именно образом мухоловка умеет считать? Ладно бы, если лист схлопывался после всего 1 касания. Но он делает это минимум после 2 касаний, а выработка фермента и окончательное сжатие начинается после 5 касаний. А это уже умение считать и анализировать. Немецкие ученые решили выяснить, как этот механизм работает.


Для этого они ввели в растение флуоресцентный датчик кальция. Как оказалось, именно изменение концентрации кальция каким-то образом влияет на память растения. Ранее ученым не удалось выяснить, как именно концентрация кальция в ткани коррелирует со счетом, но теперь все получилось.

Немцам помогли японские ученые, которые разработали специализированный препарат GCaMP6. Это люминесцентное органическое вещество, которое светится зеленым светом, связываясь с кальцием. Именно эта зеленая флуоресценция дала возможность команде отслеживать изменения концентрации кальция в ответ на стимуляцию чувствительных волосков растения иголкой.

До использования флуоресцентного вещества ученые пытались выяснить механизм работы памяти растения иными методами, потратив на это 2.5 года. Но лишь сейчас все удалось узнать.

Так что там с кальцием?


Первое касание к чувствительным волоскам мухоловки дает старт механизму высвобождения ионов кальция до определенного уровня. Если в течение 30 секунд будет еще одно прикосновение, концентрация кальция достигнет критического уровня, после чего сработает ловушка. Если через полминуты ничего не произойдет концентрация кальция начнет снижаться. Можно сказать, что мухоловка запоминает события на 30 секунд.


Сейчас ученые планируют довести свое исследование до логического завершения и изучить связь между концентрацией кальция и нервной системой мухоловки. Она преобразует движение добычи, в электрические сигналы, распространяющиеся по клеткам.

В итоге исследователи планируют изучить эволюционный процесс растений-хищников, а также больше узнать о механизмах, которые лежат в основе охоты. До сих многие биологические особенности растений и животных остаются загадкой, и задача ученых разгадать ее. Кстати, у всех растений с листьями-капканами один общий предок растение, которое не охотилось на животную пищу. Но в его геноме были некоторые участки, которые использовались для обнаружения и усвоения питательных веществ не только корнями, но и листьями, так что эти участки чуть позже эволюционировали в нечто иное. Аналогичный механизм развился и у растений-хищников, которые отращивают капканы-кувшинки без активно реагирующих на жертв элементов.

DOI: Nature Plants, 2020. 10.1038/s41477-020-00773-1.

Подробнее..

Зеленый иммунитет как растения реагируют на травоядных насекомых

15.01.2021 12:16:15 | Автор: admin

Что спасает от гусениц, к сожалению, с котами не работает.

Взаимоотношения между растениями и травоядными животными можно с легкостью назвать сложными. С одной стороны, если бы не было травоядных, то растения могли бы расти и процветать. С другой стороны, переизбыток растений определенного вида привел бы к истощению ресурсов и вероятной гибели всего вида в конкретном регионе произрастания. В природе все связано, недаром в нашем лексиконе присутствует фраза пищевая цепочка. К примеру, овечки едят траву, а волки едят овец. Если нет волков, то овцы могут расплодиться и выкосить все поле. Если же нет овец, то волки голодают, а поле разрастается до предела, после которого также начинает чахнуть. Однако грандиозный план природы и ее взгляды на межвидовой баланс не отменяют того факта, что любые организмы тем или иным образом борются с теми, кто стоит выше в пищевой цепи. Ученым из Калифорнийского университета в Сан-Диего (США) удалось идентифицировать рецепторы, которые позволяют растениям чувствовать атаки травоядных. Как именно работает эта система, какие процессы она запускает, и как это помогает растениям противостоять травоядным? Ответы на эти вопросы мы найдем в докладе ученых. Поехали.

Основа исследования


Никто не будет отрицать важность травоядных в аспекте регулирования глобальных пищевых сетей (упрощенный пример про овец, волков и поле). Однако нельзя отрицать и пагубное влияние некоторых из них на сельское хозяйство. Все мы слышали о нашествиях саранчи, которая способна за очень короткое время подчистую уничтожить несколько гектаров посевов. Люди справляются с этой проблемой самыми разными методами: от применения химикатов до генетической модификации сельхоз культур.

Растения также не сидят сложа руки в ожидании быть съеденными. Многие виды обладают специфической реакцией на воздействие со стороны травоядных, которая базируется на восприятии специфических молекулярных структур, связанных с травоядными животными (HAMP от specific herbivore-associated molecular patterns). Ранее определить источник этой реакции не представлялось возможным. Однако в рассматриваемом нами сегодня исследовании ученые идентифицировали рецепторы, которые обеспечивают передачу сигналов и защиту в ответ на определенные HAMP, присутствующие в оральном секрете (OS от oral secretions) гусениц.

К примеру, коровий горох (Vigna unguiculata) и фасоль обыкновенная (Phaseolus vulgaris) специфически реагируют на OS посредством распознавания протеолитических фрагментов хлоропластной АТФ-синтазы (cATPC от chloroplastic ATP synthase -subunit), называемых инцептинами.

Доминирующий инцептин, присутствующий во время атаки гусеницы на коровий горох, представляет собой пептид из 11 аминокислот (AA от amino acid), называемый Vu-In (+ICDINGVCVDA-). Эпитоп* Vu-In не является редкостью среди cATPC последовательностей у растений, однако только виды из подтрибы* бобовых Phaseolinae реагируют на инцептин.
Эпитоп* часть макромолекулы антигена, распознаваемая иммунной системой.
Триба* ранг в биологической систематике, стоящий ниже семейства и выше рода.
У растений внеклеточные пептидные сигналы могут распознаваться специфическими рецепторами опознавания паттерна (PRR от pattern recognition receptors). По мнению ученых, бобовые кодируют рецептор инцептина (INR), обеспечивающий распознавание Vu-In. Посему в данном труде были рассмотрены все процессы, протекающие с участием инцептина, как ответ растения на атаку гусеницы.

Результаты исследования


Чтобы идентифицировать INR кандидатов, необходимо было исследовать вариацию ответа растений как на Vu-In, так и на менее биоактивный C-концевой усеченный инцептин, названный Vu-In-A (+ICDINGVCVDA-), обнаруженный в OS травоядной гусеницы (Anticarsia gemmatalis), предпочитающей именно бобовые. Дополнительно была проверена зародышевая плазма* коровьего гороха на наличие положительных ответов, вызванных Vu-In-A.
Зародышевая плазма* живые генетические ресурсы, такие как семена или ткани, хранимые в специальных банках (например, Всемирное семенохранилище на Шпицбергене) для разведения, сохранения и/или исследования.
Образцы Danila, Suvita и Yacine после нанесения Vu-In-A на поврежденные листья показали индуцированное производство этилена, тогда как от других образцов ответных реакции не было (1A).


Изображение 1

Хотя ответы на Vu-In-A были количественно низкими по сравнению с полностью активным Vu-In (1A), можно с уверенностью заявить, что существование качественной вариации ответа на более слабый вариант элиситора может быть опосредован генетической изменчивостью INR.

Для картирования INR были использованы популяции из 85 рекомбинантных инбридных линий* (РИЛ или RIL от recombinant inbred lines), полученных от скрещивания образцов Yacine (Vu-In-A-чувствительный) и 5877 (Vu-In-Aнечувствительный) для картирования локусов количественных признаков (QTL от quantitative trait locus). Также использовался набор из 364 образцов коровьего гороха для полногеномного поиска ассоциаций* (GWAS от genome-wide association studies).
Рекомбинантные инбридные линии* (RIL) представляют собой набор штаммов, которые можно использовать для картирования локусов количественных признаков. Родительские штаммы скрещиваются для создания рекомбинантов, которые затем инбредируются (скрещивание близкородственных форм в пределах одной популяции) до изогенности (генетической идентичности), что приводит к целостному образцу для картирования и анализа признаков.
Полногеномный поиск ассоциаций* исследование, связанное с определением ассоциаций между геномными вариантами и фенотипическими признаками.
Vu-In-A вызывал непостоянное производство этилена в разных образцах. QTL-картирование и GWAS показали, что ответы Vu-In-A сильно связаны с одним генетическим локусом в обеих популяциях ( и ).

В отличие от качественных вариаций в ответах растений на Vu-In-A, количественные вариации в ответ на Vu-In приводили к различным локусам-кандидатам, которые не соответствовали статистическим пороговым значениям QTL и GWAS, а потому в дальнейшем не рассматривались.

Наиболее высоко ассоциированными маркерами с ответом Vu-In-A как при картировании QTL, так и при GWAS, были однонуклеотидные полиморфизмы (SNP от single-nucleotide polymorphism) 2_22560, 2_22561 и 2_09070, охватывающие область 22 килобаз (кб) на 7-ой хромосоме (1D).
Килобаза* (кб) тысяча пар оснований. Относится к спаренным основаниям, которые являются парой двух азотистых оснований нуклеотидов на комплементарных цепочках нуклеиновых кислот, соединенная водородными связями.
Оба маркера (2_22560 и 2_22561) попали в RLP-кодирующий ген Vigun07g219600, что согласуется с потенциальной ролью в рецептор-опосредованных ответах инцептина.

Дабы оценить функцию INR кандидата, была выполнена временная экспрессия гена Vigun07g219600 из эталонного образца IT97K- 499-35 в Nicotiana benthamiana (растение, родственное табаку). После этого была проверена чувствительность к Vu-In.

Признаками защитных реакций, опосредованных рецепторами, являются выброс активных форм кислорода (АФК или ROS от reactive oxygen species) и выработка этилена. Временная экспрессия рецептора EFTu (EFR) в N. benthamiana вызвала ответы на пептид elf18, но не на Vu-In (2A).


Изображение 2

Экспрессия Vigun07g219600 избирательно активировала Vu-In-индуцированные ROS (2B и 2C) и продукцию этилена (2D) для Vu-In, но не elf18. Это подтвердило, что именно ген Vigun07g219600 кодирует функциональные INR.

Чтобы понять основу фенотипической изменчивости коровьего гороха, было выполнено клонирование и экспрессирование аллелей INR от шести образцов с дифференциальными ответами Vu-In-A. Вариация ответа Vu-In-A, первоначально наблюдаемая у коровьего гороха, соответствовала силе аллеля INR, поскольку только аллели INR от Vu-In-A-образцов гороха обеспечивали индуцированную Vu-In продукцию АФК и этилена в N. benthamiana (2E). Ученые отмечают, что ни один из протестированных аллелей не давал Vu-In-A ответов в N. benthamiana.

Учитывая, что все 364 протестированные образцы коровьего гороха реагируют на Vu-In, данные анализа подтверждают, что естественные вариации INR коровьего гороха определяют порог активации для слабого элиситора (Vu-In-A).

Важно и то, что INR представляет собой богатый лейцином (LRR)-RLP класс рецепторов, отличающийся от LRR-RK отсутствием внутриклеточного киназного домена. INR содержит 29 полурегулярных LRRs с промежуточным мотивом, предшествующим трансмембранному домену и короткому цитозольному сегменту. Локус INR у коровьего боба содержит Vigun07g219700 (72% сходства с AA), который неспособен обеспечивать Vu-In-индуцированную продукцию этилена при экспрессии в N. benthamiana. Но вот Phvul.007G077500 (из Phaseolus vulgaris) и Vradi08g18340 (из Vigna radiata), обладающие 90% сходства, вызвали образование этилена, индуцированное Vu-In.

Примечательно, что секвенированный геном P. vulgaris из образца G19833 содержит единственный рецептор RLP в локусе INR (1D) и устойчиво реагирует на инцептин.

Основной вывод проведенных сравнительных тестов заключается в том, что именно подгруппа бобовых, включающая Phaseolus и Vigna, уникальным образом кодирует функциональные INR, достаточные для того, чтобы вызывать у табака (N. benthamiana) HAMP-индуцированные ответы.


Изображение 3

Чтобы исследовать связывание инцептина, необходимо было достичь стабильной активности связывания пептида с INR внутри растения. Для этого был создан N-концевой Vu-In конъюгат (Acri-Vu-In), меченый акридином (флуоресцентный реагент). После этого измерялся сигнал люминесценции иммунопреципитированным полуочищенным INR-GFP, экспрессируемым в листьях N. benthamiana.

Иммунопреципитированный INR-Vu сохранял люминесцентный сигнал Acri-Vu-In, в то время как образец из контрольной группы, Phvul.007g087600, не демонстрировал никакого сигнала (3A). И Vu-In, и Vu-In-A конкурируют за удерживание Acri-Vu-In в концентрациях от 50 до 500 нМ (3B).

Для лучшего понимания потенциальных участков, которые могут опосредовать прямые физические взаимодействия INR с инцептином, была создана модель гомологии INR на основе кристаллической структуры эктодомена LRR FLAGELLIN-SENSING 2 (FLS2) и выполнено моделирование молекулярного докинга Vu-In. Предполагаемые конформации с наименьшей энергией оценивались по отношению к связываниям пептидов.
Молекулярный докинг* метод моделирования, позволяющий определить лучший вариант ориентации и конформации одной молекулы (лиганд) в участке связывания другой (рецептор).
Во множественных низкоэнергетических конформациях Vu-In кислотный остаток лиганда Asp10 показал консервативное положение связывания и конформацию за счет взаимодействия с обоими основными остатками INR-Vu His495 и Arg497 (3D).

Ранее проведенные исследования утверждают, что Asp10 является единственным AA, существенным для образования этилена, индуцированного Vu-In. Чтобы это проверить, INR-Vu у His495 / Arg497 заменили на Ala495 / Ala497. Это привело к потере удерживания Acri-Vu-In и продукции ROS, индуцированной Vu-In у N. benthamiana (3D).

Данные анализа показывают, что INR-Vu является достаточным для удержания Acri-Vu-In в табаке и что эта активность частично опосредуется боковыми цепями His495 / Arg497.

Поверхностные рецепторы LRR-типа у растений обычно связываются с корецепторами рецепторной киназы соматического эмбриогенеза (SERK) для передачи сигнала. Кроме того, RLP постоянно связываются с SOBIR1, который противодействует белку BIR1 и способствует защите растений.

Ассоциация INR как с AtSOBIR1, так и с VuSOBIR1 (Vigun09g096400) была конститутивной (3E), тогда как INR сильнее ассоциировалась с корецепторами AtSERK после обработки пептидом (3F и 3G). Следовательно, INR связывается с SOBIR1 аналогично вышеупомянутым LRR-RLP.


Изображение 4

Необходимо было проверить, достаточно ли только INR для активации защиты от травоядных у растения, от природы лишенных естественных реакций инцептина. Для этого была выполнена модификация N. benthamiana и Nicotiana tabacum трансгенами 35S: INR-Vu или 35S: INR-Pv. Множественные независимые трансгенные линии, экспрессирующие 35S: INR, успешно отвечали на Vu-In ( и ).

Транскриптомная характеристика Vu-In-индуцированных ответов в линии 1-5 INR-Pv N. benthamiana показала усиление регуляции характерных генов защиты от травоядных. Следовательно, было доказано, что два классических защитных маркера, ингибитор трипсина Кунитца (KTI) и аскорбатоксидаза (AscOx), активируются в присутствии как INR, так и Vu-In ().

В заключение был проведен практический тест, в котором использовались табак и личинки Spodoptera exigua. Гусеницы, поедающие растения, которые прошли этап трансгенных изменений, росли на 32-37% медленнее, чем в случае поедания не измененных растений (4D и 4E). Следовательно, гетерологичная экспрессия INR-Vu или INR-Pv вызывает защитные реакции у растений при атаке травоядных животных.

Для более детального ознакомления с нюансами исследования рекомендую заглянуть в доклад ученых и дополнительные материалы к нему.

Эпилог


Для многих из нас растения являются частью пейзажа, будто они не живые организмы, а лишь декоративные предметы. Однако любое растение является сложным многоклеточным организмом, способным на удивительные вещи. В данном труде ученые установили, что некоторые виды бобовых распознают определенные вещества, которые входят состав орального секрета гусениц. Распознав атакующего, растение активирует защитный механизм, позволяющий ему противостоять травоядным гурманам.

Удивительно и то, что данный механизм, ввиду его активации через оральный секрет гусеницы, не будет активироваться в случае любых других физических повреждений. Другими словами, растение прекрасно понимает, когда листок был поврежден упавшей веткой, а когда его начинают есть.

Расшифровка принципов работы защитных механизмов разных видов растений имеет огромное значение для сельского хозяйства, ибо далеко не все растения обладают столь эффективной защитой. Генетические модификации, как бы к ним не относились некоторые люди, позволяют совершенствовать сельхоз культуры, делая их более устойчивыми к погодным колебаниям, нападкам паразитов и различным заболеваниям.

К примеру, возьмем один из самых популярных фруктов на планете банан. Существует так называемая панамская болезнь, вызываемая грибковым патогеном Fusarium oxysporum f.sp. cubense и поражающая ствол банановых пальм. Впервые грибок заявил о себе еще в 1950-ых годах, когда фактически истребил сорт бананов Musa acuminata, которые до этого был самым экспортируемым в страны Европы и Северной Америки.

На данный момент нет полноценной защиты или лечения от этого грибка. Распространяется он очень быстро за три года грибок может из одного дерева расползтись по всей плантации. К тому же этот грибок сохраняется в почве достаточно долго, а потому зараженную землю нельзя использовать около 40 лет. Сейчас ведутся исследования, в частности рассматривающие разные виды диких бананов, которые обладают природным иммунитетом от грибка. Выделение генов, отвечающих за защиту от грибка, и внедрение их в генную структуру коммерческих сортов является единственным вариантом эффективной болезни против панамской болезни.

Этот пример показывает, что генетические модификации это не то, что нам часто показывают в научно-фантастических фильмах с привкусом ужастика. Изменения генома того или иного организма, как правило, нацелено на его совершенствование, а порой и на его спасение. Конечно, дебаты насчет этичности некоторых генетических исследований не утихнут, пока светит Солнце. Тем не менее в любом споре рождается истина, потому развитие науки не прекращается, несмотря ни на что.

Пятничный офф-топ:

Далеко не все гусеницы предпочитают вегетарианское меню, есть и виды, которые с радостью полакомятся дрозофилой.

Офф-топ 2.0:

Пауки всегда рады, когда в их сети попадается очередная жертва, но порой для паука безопаснее отпустить добычу, нежели пытаться ее съесть.

Благодарю за внимание, оставайтесь любопытствующими и отличных всем выходных, ребята! :)

Немного рекламы


Спасибо, что остаётесь с нами. Вам нравятся наши статьи? Хотите видеть больше интересных материалов? Поддержите нас, оформив заказ или порекомендовав знакомым, облачные VPS для разработчиков от $4.99, уникальный аналог entry-level серверов, который был придуман нами для Вас: Вся правда о VPS (KVM) E5-2697 v3 (6 Cores) 10GB DDR4 480GB SSD 1Gbps от $19 или как правильно делить сервер? (доступны варианты с RAID1 и RAID10, до 24 ядер и до 40GB DDR4).

Dell R730xd в 2 раза дешевле в дата-центре Maincubes Tier IV в Амстердаме? Только у нас 2 х Intel TetraDeca-Core Xeon 2x E5-2697v3 2.6GHz 14C 64GB DDR4 4x960GB SSD 1Gbps 100 ТВ от $199 в Нидерландах! Dell R420 2x E5-2430 2.2Ghz 6C 128GB DDR3 2x960GB SSD 1Gbps 100TB от $99! Читайте о том Как построить инфраструктуру корп. класса c применением серверов Dell R730xd Е5-2650 v4 стоимостью 9000 евро за копейки?
Подробнее..

Вынужденный экспресс-курс эволюции дигиталис и колибри

16.04.2021 10:20:09 | Автор: admin


Природа порой бывает очень цинична и прямолинейна в своих проявлениях. То, что может показаться невероятным примером дружбы между разными видами, на самом деле является взаимовыгодным партнерством, в котором ни один из участников не будет дальше дружить, если второй перестанет быть выгоден. Подобное взаимодействие видов называют симбиозом, у которого имеется несколько разновидностей. К примеру, мутуализм описывает связь видов, когда присутствие видов-напарников является обязательным условием выживания каждого из них. Ярким тому примером являются растения и существа их опыляющие. Но что делать растению, если оно оказалось в новой среде обитания без своих прежних партнеров-опылителей? Конечно же, эволюционировать и очень-очень быстро. Ученые из Британского экологического общества установили, что подобная ситуация произошла с дигиталисом, т.е. с наперстянкой. Примерно 200 лет тому назад это растение, преимущественно произрастающее в Средиземноморье, пересекло океан (не без помощи человека) и попало в Центральную Америку. Под кого пришлось быстро подстраиваться растению-путешественнику, какие изменения в структуре цветка произошли, и зачем они произошли? Ответы на эти вопросы мы найдем в докладе ученых. Поехали.

Основа исследования


Дигиталис или наперстянка получили свое говорящее имя от латинского слова digitus, что в переводе означает палец. Авторство названия приписывают Леонарту Фуксу, который впервые описал данное растение в своей книге De historia stirpium commentarii insignes, где называл его Fingerhut, то бишь наперсток.


Леонарт Фукс

В древнеанглийском языке наперстянка имела название foxes glofe/glofa, т.е. лисьи перчатки. В местах обитания лис росло очень много наперстянки, от чего появилась легенда, что лисы одевали цветки этого растения, чтобы бесшумно охотиться на свою добычу. Другое древнеанглийское название witch's glove (ведьмина перчатка) указывают на ядовитость данного растения.

Несмотря на эстетическое удовольствие, которое может принести дигиталис, это растение может как лечить, так и калечить. Дело в том, что листья (по большей степени) содержат гликозиды*.
Гликозиды* органические соединения, молекулы которых состоят из двух частей: углеводного (пиранозидного или фуранозидного) остатка и неуглеводного фрагмента (агликона).
Данные соединения регулируют работу сердца, улучшают мочеотделение и снимают отечность. Но, как мы знаем, разница между лекарством и ядом заключается в дозе. При ненормированном употреблении дигиталис может вызвать сильнейшее отравление со всеми приятными бонусами: диарея, рвота, головная боль, одышка, головокружение, падение пульса, конвульсии, делирий и галлюцинации. Вишенкой на торте является вероятность получить сердечный приступ. Минимальная смертельная доза составляет всего лишь 2.25 грамма. По этой причине самостоятельное использование наперстянки в качестве лекарственного средства категорически запрещено.

От неприятного перейдем к приятному, к внешнему виду наперстянки. Растение может быть высотой от 30 до 150 см. Самой очевидной визуальной ноткой наперстянки, естественно, являются многочисленные цветы длиной от 1 до 15 мм, расположенные вдоль ствола. Форма цветков действительно напоминает наперсток или колокол. В ночное время многие насекомые прячутся в цветках дигиталис, так как температура в них гораздо выше, чем снаружи.

Благодаря своей красоте дигиталис стал нередким элементом многих произведений изобразительного искусства.


Портрет доктора Гаше (Ван Гог, 1890) и Наперстянки (Фридрих Карл Фриске, 1912-1913).

Но не эстетика и даже не ядовитые свойства наперстянки привлекли внимание авторов рассматриваемого нами сегодня труда. Данный вид, произрастающий по большей степени на территории Средиземноморья, примерно 200 лет назад попал в Центральную Америку, где претерпел ряд изменений во имя адаптации и выживания.

Основной причиной адаптации стала потеря прежних опылителей, которые не отправились в путешествие через океан вместе с растением. Для многих растений опылители являются жизненно необходимыми партнерами, от которых зависит не только процветание конкретного растения, но и сохранность всего вида. Учитывая это, многие растения подстраиваются под опылителей, что проявляется в морфологических признаках цветков. Форма, цвет, аромат все эти элементы морфологии цветков нацелены на привлечение внимания опылителей.

Проблема в том, что морфология наперстянки была максимально адаптирована под средиземноморских (бабочки, чаще всего), а не под центрально-американских опылителей. Конечно, местные насекомые могли опылять дигиталис, но эффективность этого процесса была не максимальна, как в случае с европейскими бабочками. А это вполне могло бы привести к вымиранию виду на территории Центральной Америки, если бы вид не начал меняться.


Изображение 1: продольный разрез цветка Digitalis purpurea с удаленными частью венчика и одной тычинкой. Цветочные нектарники расположены у основания завязи, в суженной проксимальной части трубки венчика.

Ученые отмечают, что эволюционные изменения растения, дабы соответствовать опылителям, не являются редкостью. Однако в случае с дигиталисом эта адаптация произошла рекордно быстро. Следовательно, изучение разницы между видами дигиталиса (средиземноморским и центрально-американским) позволяет лучше понять механизмы быстрой эволюции.

Можно подумать, зачем меняться, насекомые и в Африке насекомые. Однако после переезда в Центральную Америку дигиталис столкнулся с совершенно новым типом опылителей с колибри. Именно из-за этих прытких птичек бедному растению пришлось пройти курс экспресс эволюции.


Изображение 2: спрессованные цветки Digitalis purpurea, иллюстрирующие проведенные морфологические измерения: (a) длина и высота венчика целиком; (b) длина и ширина трубки проксимального венчика.

В ходе исследования ученые провели сравнение коренных популяций (из Южной Англии) и натурализованных популяций в двух районах, где обитают колибри(Колумбия в Южной Америке и Коста-Рика в Центральной Америке). Была проведена оценка самих опылителей, частоту посещения ими цветков и эффективность переноса пыльцы. Также была измерена морфология цветков и характеристики нектара. Связь между этими показателями может играть важную роль в механизмах (и причинах) быстрой адаптации.

Результаты исследования


Сначала было проведено сравнение результатов ручного опыления двух популяций D. purpurea из Англии (из двух регионов) и одной популяции из Южной Америки. Во всех популяциях ручное опыление давало значительно различающееся количество семян (примерно 801.5; N = 8-20 цветков на обработку в каждой популяции).


Изображение 3

Дальнейшие тесты показали, что цветы, собранные для автономного самоопыления (естественного самоопыления) дали значительно меньше семян, чем контрольная группа, как из Англии, так и из Колумбии. В некоторых случаях семян не было вообще. Это лишь подтверждает, что данные растения, где бы они не произрастали, крайне зависимы от опылителей.

Было установлено, что количество семян, полученных в результате самоопыления или за счет опылителей, не сильно отличалось между регионами. Это свидетельствует о том, что растения из каждого региона (Англия или Колумбия) были полностью адаптированы к своей нынешней окружающей среде и к своим нынешним опылителям.

Далее ученые провели оценку частоты посещения опылителями места произрастания дигиталиса, где учитывали посещения продолжительностью 3 минуты. В результате было получено 25-31 час наблюдений для Центральной и Южной Америки: Флореста 524, Чоачи 624 и Ла-Джорджина 506 посещений; и 7-10 часов наблюдений для Англии: Калькот Вуд 140, Холи Кросс 201, Лодер-Вэлли 161 посещений.


Изображение 4

Популяции в тропических горах обладали более разнообразными опылителями (7 видов), чем нативные (2 вида). Самым распространенным опылителем среди всех популяций оказался шмель, а именно вид Bombus. Колибри же в некоторых популяциях составляли примерно 27% от общего числа опылителей. А вот мелкие насекомые и пчелы появлялись крайне редко, поскольку им сложно добраться до пыльцы из-за длинных волосков у основания венчика.

Разница в частоте посещений цветов опылителями начинает проглядываться, когда речь заходит о видовом разнообразии. Цветы в Англии чаще посещались шмелями, а цветы в Америке колибри, что указывает на морфологические отличия в структуре цветков.

Любопытно, что похищение нектара (когда насекомое получает нектар через отверстие, проделанное у основания цветка) на территории Англии встречалось всего в 10.4% случаев. При этом в Флоресте примерно 64% растений имели минимум один ограбленный цветок, из которых примерно 12% были полностью раскрытые цветки. Опять же, это указывает на морфологию цветка, которая не позволяет опылителям получать нектар классическим путем, вынуждая их воровать.


Изображение 5

Эффективность опылителей с точки зрения переноса пыльцы также была проверена. Колибри за одно посещение цветка передавали ему гораздо больше пыльцы (4380 2964 гранул), чем те же шмели (728 1053 гранул) или другие насекомые Колумбии (график выше).

От сравнения опылителей перейдем к результатам сравнения самих цветов.


Изображение 6

Размеры целой трубки венчика у популяций из Америки (N = 783 цветка от 250 растений из 7 популяций) и популяций из Англии (N = 559 цветков от 165 растений из 4 популяциях) никак не отличались (6a). Но проксимальная трубка венчика была в среднем на 13% и 26% больше (в Колумбии и Коста-Рике соответственно), чем у цветков Англии (6b). По объему и по концентрации нектара отличий не было обнаружено. Также не было разницы и в вегетативных признаках всего растения (к примеру, высота соцветия до первого цветка и диаметр розетки).

Важным отличием было число производимых цветков и плодов. Популяции из Америки производили в среднем на 58.2% меньше цветков и плодов при одинаковом количестве семян на один плод: Англия 124.1 цветов/плод на одно растение, Колумбия 53.0, Коста-Рика 48.8. В результате растения из Америки производили на 64.2 % меньше семян.

Касательно более корректных изменений, произошедших с цветками после их перемещения в новый ареал, ученые установили, что таковые были не так уж и разительны. По большей степени главное изменение заключается в проксимальной длине венчика для трех популяций и ширине венчика для одной популяции.

Цветки дигиталиса обладают длинными и узкими проксимальными трубками венчика, где содержится нектар. Из-за такой формы доступ к нему имеют лишь опылители с длинным ротовым аппаратом (например, вышеупомянутые длинноязычные шмели). Сравнение популяций дигиталиса из Англии, Колумбии и Коста-Рики показало, что в двух последних случаях цветки оснащены более длинными трубками, чем популяция Англии.

Подобная морфология цветка очень распространена для растений, опыляемых колибри. Предположительно, это улучшает точность переноса пыльцы во время опыления колибри, при этом отсеивая других опылителей ввиду их низкой эффективности.

Для более детального ознакомления с нюансами исследования рекомендую заглянуть в доклад ученых и дополнительные материалы к нему.

Эпилог


Двести лет назад дигиталис преодолел невероятное для своего вида расстояние, получив в свое распоряжение новый ареал произрастания. В комплекте с новой локацией были и новые опылители, часть из которых была значительно менее эффективна, чем те, что остались на родине цветка. Это побудило дигиталис к быстрой эволюционной адаптации, которая произошла за 85 поколений (учитывая, что некоторые виды этого растения двухлетние).

Основное изменение морфологии цветка заключается в увеличении длины трубки венчика, где хранится нектар. За счет этого опылители, чей ротовой аппарат недостаточно длинный, не могли добраться до нектара, т.е. исключались из процесса опыления. Колибри же обладают выдающимся ротовым аппаратом, особенно колибри-мечеклюв (длина тела до 22 см, из которых 11 см это клюв). Сравнение колибри и шмелей подтвердило, что первые намного эффективнее переносят пыльцу. Однако, как заявляют сами ученые, хоть связь между морфологическими изменениями цветка и наличием колибри существует, она еще не является стопроцентным доказательством того, что исключительно колибри спровоцировали подобные изменения. В дальнейшем ученые планирую провести генетические тесты различных популяций дигиталиса из разных ареалов произрастания.

Результаты данного исследования являются примером быстрой эволюции, которая пока еще не так хорошо изучена. Радикальные изменения окружающей среды, вызванные природными или техногенными факторами, ставит перед организмом весьма простой выбор погибнуть или адаптироваться. Эволюция, как мы ее понимаем, занимает тысячи, а то и десятки тысяч лет. Но в редких исключениях этот процесс протекает значительно быстрее.

Учитывая пчелиный кризис, подобного рода труды могут помочь лучше понять, как растения могут приспособиться к новым условиям и новым опылителям. Это, в свою очередь, открывает новые возможности в области генетических модификаций, этот процесс ускорить.

Благодарю за внимание, оставайтесь любопытствующими и отличных всем выходных, ребята! :)

Немного рекламы


Спасибо, что остаётесь с нами. Вам нравятся наши статьи? Хотите видеть больше интересных материалов? Поддержите нас, оформив заказ или порекомендовав знакомым, облачные VPS для разработчиков от $4.99, уникальный аналог entry-level серверов, который был придуман нами для Вас: Вся правда о VPS (KVM) E5-2697 v3 (6 Cores) 10GB DDR4 480GB SSD 1Gbps от $19 или как правильно делить сервер? (доступны варианты с RAID1 и RAID10, до 24 ядер и до 40GB DDR4).

Dell R730xd в 2 раза дешевле в дата-центре Maincubes Tier IV в Амстердаме? Только у нас 2 х Intel TetraDeca-Core Xeon 2x E5-2697v3 2.6GHz 14C 64GB DDR4 4x960GB SSD 1Gbps 100 ТВ от $199 в Нидерландах! Dell R420 2x E5-2430 2.2Ghz 6C 128GB DDR3 2x960GB SSD 1Gbps 100TB от $99! Читайте о том Как построить инфраструктуру корп. класса c применением серверов Dell R730xd Е5-2650 v4 стоимостью 9000 евро за копейки?
Подробнее..

Анализ колоса пшеницы методами компьютерного зрения. Определение плоидности

19.08.2020 12:13:25 | Автор: admin
14-ого августа завершился первый воркшоп Математического центра в Академгородке. Я выступал в роли куратора проекта по анализу колоса пшеницы методами компьютерного зрения. В этой заметке хочу рассказать, что из этого вышло.

Для генетики пшеницы важной задачей является определение плоидности (число одинаковых наборов хромосом, находящихся в ядре клетки). Классический подход решения этой задачи основан на использовании молекулярно-генетических методов, которые дороги и трудозатратны. Определение типов растений возможно только в лабораторных условиях. Поэтому в данной работе мы проверяем гипотезу: возможно ли определить плоидность пшеницы, используя методы компьютерного зрения, только лишь на основании изображения колоса.

image

Описание данных


Для решения задачи еще до начала воркшопа был подготовлен набор данных, в котором для каждого вида растения была известна плоидность. Всего в нашем распоряжении оказалось 2344 фотографии гексаплоидов и 1259 тетрапроидов.

Большинство растений фотографировалось по двум протоколам. Первый случай на столе в одной проекции, второй на прищепке в 4-х проекциях. На фотографиях всегда присутствовала цветовая палитра колорчекера, она нужна для нормализации цветов и определения масштаба.

image

Всего 3603 фото с 644 уникальными посевными номерами. В наборе данных представлено 20 видов пшениц: 10 гексаплоидных, 10 тетраплоидных; 496 уникальных генотипов; 10 уникальных вегетаций. Растения были выращены в период с 2015 по 2018 годы в теплицах ИЦиГ СО РАН. Биологический материал предоставлен академиком Николаем Петровичем Гончаровым.

Валидация


Одному растению в нашем наборе данных может соответствовать до 5 фотографий, снятых по разным протоколам и в разных проекциях. Мы разделили данные на 3 стратифицированные подборки: train (обучающая выборка), valid (валидационная выборка) и hold out (отложенная выборка), в соотношениях 60%, 20% и 20% соответственно. При разбиение мы учитывали, что бы все фотографии определенного генотипа всегда оказывались в одной подвыборке. Данная схема валидации использовалась для всех обучаемых моделей.

Пробуем классический CV и ML методы


Первый подход, который мы использовали для решения поставленной задачи основан на существующем алгоритме разработанным нами ранее. Алгоритм из каждого изображения позволяет извлечь фиксированный набор различных количественных признаков. Например, длина колоса, площадь остей и т.д. Подробное описание алгоритма есть в статье Genaev et al., Morphometry of the Wheat Spike by Analyzing 2D Images, 2019. Используя данный алгоритм и методы машинного обучения, нами были обучены несколько моделей для предсказания типов плоидности.

image

Мы использовали методы логистической регрессии, случайный лес и градиентный бустинг. Данные были предварительно нормированы. В качестве меры точности мы выбрали AUC.

Метод Train Valid Holdout
Logistic Regression 0.77 0.70 0.72
Random Forest 1.00 0.83 0.82
Boosting 0.99 0.83 0.85


Лучшую точность на отложенной выборке показал метод градиентного бустинга, мы использовали реализацию СatBoost.

Интерпретируем результаты


Для каждой модели мы получали оценку важности каждого признака. В результате получили список всех наши признаков, ранжированный по значимости и отобрали топ 10 признаков: Awns area, Circularity index, Roundness, Perimeter, Stem length, xu2, L, xb2, yu2, ybm. (описание каждого признака можно посмотреть тут).
Примером важных признаков являются длина колоса и его периметр. Их визуализация показана на гистограммах. Видно, что гексаплоидные растения по характеристикам размера больше,
чем тетраплоидные.
image

Мы выполнили кластеризацию топ 10 признаков методом t-SNE

image

В целом большая плоидность, дает большее разнообразие признаков, так как число копий генов больше и поэтому увеличивается число вариантов работы этих генов.

Для подтверждения нашей гипотезы о большей фенотипической изменчивости у гексаплоидов мы применили F статистку. F статистика дает значимость различий дисперсий двух распределений. Опровержением нулевой гипотезы о том, что не существует различий между двумя распределениями мы считали случаи, когда значение p-value меньше 0.05. Мы провели этот тест независимо для каждого признака. Условия проверки: должна быть выборка независимых наблюдений (в случае нескольких изображений это не так) и нормальность распределений. Для выполнения этих условий мы проводили тест по одному изображению каждого колоса. Брали, фотографии только в одной проекции по протоколу table. Результаты показаны в таблице. Видно, что дисперсия для гексоплоидов и тетраплоидов имеет значимые различия для 7 признаков. Причем во всех случаях значение дисперсии выше у гексоплоидов. БОльшую фенотипическую вариабельность у гексаплоидов можно объяснить большим числом копий одного гена.

Name F-statistic p-value Disp Hexaploid Disp Tetraploid
Awns area 0.376 1.000 1.415 3.763
Circularity index 1.188 0.065 0.959 0.807
Roundness 1.828 0.000 1.312 0.718
Perimeter 1.570 0.000 1.080 0.688
Stem length 3.500 0.000 1.320 0.377
xu2 3.928 0.000 1.336 0.340
L 3.500 0.000 1.320 0.377
xb2 4.437 0.000 1.331 0.300
yu2 4.275 0.000 2.491 0.583
ybm 1.081 0.248 0.695 0.643


В наших данных представлены растения 20 видов. 10 гексоплоидных пшениц и 10 тераплоидных.
Мы разукрасили результаты кластеризации так, что бы цвет+форма каждой точки соответствует определенному виду.
image

Большинство видов занимает достаточно компактные области на графике. Хотя эти области могут сильно перекрываться с другими. С другой стороны, внутри одного вида могут быть четко выраженные кластеры, например как для T compactum, T petropavlovskyi.

Мы усредняли значения для каждого вида по 10 признакам, получив таблицу 20 на 10. Где каждому из 20 видов соответствует вектор из 10-ти признаков. Для этих данных построили матрицу корреляции и провели иерархический кластерный анализ. Синие квадраты на графике соответствуют тетраплоидам.
image

На построенном дереве, в общем, виды пшениц разделись на тетраплоидные и гексаплоидные. Гексаплоидные виды четко разделисись на два кластера среднеколосые T. macha, T.aestivum, T. yunnanense и длинноколосые T. vavilovii, T. petropavlovskyi, T. spelta. Исключение к гексаплоидным попал единственный дикий полиплоидный (тетраплоидный) вид T. dicoccoides.
В то время как в тетраплоидные виды попали гексаплоидные пшеницы с компактным типом колоса T. compactum, T. antiquorum и T. sphaerococcum и рукотворная изогенная линия АНК-23 мягкой пшеницы.

Пробуем CNN


image
Для решения задачи определения плоидности пшеницы по изображению колоса мы обучили сверточную нейронную сеть архитектуры EfficientNet B0 с предобученными на ImageNet весами. В качестве loss функции использовали CrossEntropyLoss; оптимизатор Adam; размер одного батча 16; изображения ресайзили до разрешения 224x224; скорость обучения меняли, согласно стратегии fit_one_cycle с начальным lr=1e-4. Обучали сеть в течении 10 эпох, накладывая случайным образом следующие аугментации: повороты на -20 +20 градусов, изменение яркости, контрастности, насыщенности, зеркальное отображение. Лучшею модель выбирали по метрике AUC, значение которой считалось в конце каждой эпохи.

В результате точность на отложенной выборке AUC=0.995, что соответствует accuracy_score=0.987 и ошибки равной 1.3%. Что является очень не плохим результатом.

Заключение


Эта работа является удачным примером того, как силами коллектива из 5 студентов и 2-ух кураторов в течении нескольких недель можно решить актуальную биологическую задачу и получить новые научные результаты.
Я хотел бы выразить благодарность всем участникам нашего проекта: Никита Прохошин, Алексей Приходько, Андреевич Евгений, Артем Пронозин, Анна Паулиш, Евгений Комышев, Михаил Генаев.
Николаю Петровичу Гончарову и Афонникову Дмитрию Аркадьевичу за предоставленный биологический материал и помощь в интерпретации результатов.
Математическому центру Новосибирского Государственного Университета и Институту Цитологии и Генетики СО РАН за организацию мероприятия и вычислительные мощности.
image

З Мы планируем подготовить вторую часть статьи, где расскажем про сегментацию колоса и выделении отдельных колосков.
Подробнее..

Категории

Последние комментарии

  • Имя: Макс
    24.08.2022 | 11:28
    Я разраб в IT компании, работаю на арбитражную команду. Мы работаем с приламы и сайтами, при работе замечаются постоянные баны и лаги. Пацаны посоветовали сервис по анализу исходного кода,https://app Подробнее..
  • Имя: 9055410337
    20.08.2022 | 17:41
    поможем пишите в телеграм Подробнее..
  • Имя: sabbat
    17.08.2022 | 20:42
    Охренеть.. это просто шикарная статья, феноменально круто. Большое спасибо за разбор! Надеюсь как-нибудь с тобой связаться для обсуждений чего-либо) Подробнее..
  • Имя: Мария
    09.08.2022 | 14:44
    Добрый день. Если обладаете такой информацией, то подскажите, пожалуйста, где можно найти много-много материала по Yggdrasil и его уязвимостях для написания диплома? Благодарю. Подробнее..
© 2006-2024, personeltest.ru