材料和方法

2.1、物種和生物材料

本研究中調查的物種的選擇主要是因為它們的生態(tài)重要性或經(jīng)濟相關(guān)性：它們沿著(zhù) Sungo Bay 海岸線(xiàn)豐富，雖然不跨越其門(mén)的真正分類(lèi)范圍，但很好地代表了當前的群落組合。 Sungo Bay 大型藻類(lèi)群落本身可與全球其他海岸線(xiàn)相媲美。 例如，Macrocystis pyrifera 最初是從墨西哥進(jìn)口的，現在在水產(chǎn)養殖中進(jìn)行商業(yè)種植。 同樣，糖精最初于 1970 年代從日本引進(jìn)，此后成為中國最重要的商業(yè)種植海藻。

2.2、樣品采集

M. pyrifera 的成熟孢子體最初于 1978 年在墨西哥圣托馬斯（MST，31°330N，116°240W）收集。本研究中使用的譜系的雄性和雌性配子體克隆被分離并保存在黃海漁業(yè)條件包括溫度、鹽度和 TA 的監測，如對室內中層世界所述，以分析海水化學(xué)的變化（圖 S6）。 如上所述，通過(guò)量熱法測定營(yíng)養素。 為了避免假復制，每個(gè) pCO2 水平設置了六個(gè)籠子； 然而，由于物流限制（這些類(lèi)型的實(shí)驗的一個(gè)常見(jiàn)問(wèn)題，康沃爾和赫德，2015 年也強調了這一點(diǎn)），我們無(wú)法在單獨的網(wǎng)箱中種植每個(gè)物種。 每個(gè)物種的 20 個(gè)重復在每個(gè)網(wǎng)箱中生長(cháng)。 雖然平均溫度 (9.38 ? 2.56°C) 與室內中層的溫度相當，但這里的溫度也隨著(zhù)時(shí)間的推移而升高，因為實(shí)驗是在晚春月份進(jìn)行的。 此外，室外和室內設置之間的 pCO2 平均值和方差具有可比性，而室外中層環(huán)境中營(yíng)養物質(zhì)和光強度的變化大于室內設置。 然而，平均光照強度和日長(cháng)與室內中層環(huán)境相當。 為了將此數據集與室內中觀(guān)的數據集進(jìn)行比較，還以 7 天的間隔記錄了 28 天的生長(cháng)數據。

2.4、生長(cháng)、光合作用、呼吸作用的測定

藻類(lèi)比生長(cháng)率 (SGR) 的確定和計算如下：

式中 W0 和 Wt 為培養期開(kāi)始和結束時(shí)的鮮重； Dt 是采樣間隔之間的天數。

使用描述單峰曲線(xiàn)的經(jīng)驗增長(cháng)模型對響應 pCO2 變化的增長(cháng)率變化進(jìn)行建模

其中半飽和常數為 Km = -b/2a，最大比增長(cháng)率為 lmax = (4ac - b2)/4a。 常數 a、b 和 c 是要為單峰增長(cháng)方程確定的參數。

藻類(lèi)凈光合作用 (NP, lmol g?1 新鮮 hr?1) 記錄在中午時(shí)我們預計它們是光飽和的（從 12:00 到 14:00）。 為了進(jìn)行測量，將藻類(lèi)樣品從中間宇宙中取出并放入密封的玻璃室中，玻璃室中充滿(mǎn)了來(lái)自每個(gè)水箱中具有適當碳酸鹽化學(xué)成分的海水。 使用氧電極 (Unisense) 原位測定氧濃度的變化，然后用于計算 NP。 在每個(gè)采樣時(shí)間的午夜（從 24:00 到 02:00）也使用相同的方法監測呼吸（RE，lmol g?1 新鮮 hr?1）。

2.5、統計分析

2.5.1 、實(shí)驗室實(shí)驗

由于在 6 天的時(shí)間里對裝有生物的罐子進(jìn)行了重復采樣，以進(jìn)行實(shí)驗室中最短的實(shí)驗，而在中宇宙中進(jìn)行較長(cháng)時(shí)間的實(shí)驗則需要 28 天，因此使用了 R 包 NLME（版本 3.1-128）中的混合效應模型分析 pCO2 對生理機能的影響。 生長(cháng)速率被用作要解釋的實(shí)驗變量。 時(shí)間和重復被用作隨機效應（因為所有測量都以我們無(wú)法解開(kāi)的方式與第一次測量相關(guān)）。 然后我們添加了“門(mén)”（即紅藻門(mén)、綠藻門(mén)或褐藻門(mén)）、“生命”（多年生與一年生，因為樣本在整個(gè)門(mén)中分布不均，并且褐藻不是嚴格認可的分類(lèi)群），或“策略”（開(kāi)花形成的“r 戰略家”與非開(kāi)花的“K 戰略家”）作為一個(gè)固定效應，另一個(gè)固定效應是“二氧化碳水平”。 為了解決將不同物種分成更大組的可能注意事項，還測試了“物種”對自身的影響以及嵌套在更大組中的影響（例如，“門(mén)”和“策略”）。 然后分別測試“Phyla”、“l(fā)ife”、“strategy”和“species”，每個(gè)都與 pCO2 相互作用，并根據最小的 AICc 分數（Akaike Information Criterion for small sample size）選擇最簡(jiǎn)約的模型進(jìn)行報告）。 當 AICc 分數變化小于兩個(gè)單位時(shí)，通過(guò) aictab 函數（AICCMODAVG 2.10 版）進(jìn)行模型平均。

有關(guān)物種及其相關(guān)策略的完整列表，請參見(jiàn)表 S4。 在 GLHT 包（版本 1.46）中的“multcomp”函數中進(jìn)行了成對事后測試。 混合模型的選擇，而不是方差分析，也說(shuō)明了數據的不平衡設計（例如，“門(mén)”和“策略”中的子集數量不同）。 AICc 表在 SI 中可用（表 S5-S7）。 作者將根據合理要求提供完整的 R 代碼。

2.5.2 、室內外中觀(guān)

在這里，響應變量是生長(cháng)速率、光合作用和呼吸速率。 時(shí)間再次被用作隨機效應，如 aquariaID 或 netcageID（即生物復制）。 然后對每個(gè)響應變量按上文所述進(jìn)行混合效應模型。 我們使用與上述相同的固定和隨機效應來(lái)分析實(shí)驗室實(shí)驗，但還包括對其他非生物參數（例如，營(yíng)養濃度、溫度）的測試，以測試另一個(gè)參數是否在推動(dòng)物種反應或與變化顯著(zhù)相互作用在 pCO2 中。

僅對于室內中層世界，為了將生理參數（光合作用和呼吸）的變化量與生長(cháng)速率的變化量相關(guān)聯(lián)，我們計算了 pCO2 每次變化時(shí)每個(gè)性狀的倍數變化，即所有值在將高 pCO2 水平與 400 latm pCO2 的“對照”水平進(jìn)行比較，并計算相對于該水平的變化。 然后通過(guò)線(xiàn)性回歸檢查生長(cháng)變化與光合作用或呼吸變化之間的關(guān)系。

圖 2 生長(cháng)響應曲線(xiàn) 成花（淡綠色）和非成花 （淺棕色）物種響應 在開(kāi)始時(shí)升高 pCO2（一周 1，上圖）和結束（第 4 周，下圖） 面板）的室內潛伏期 中觀(guān)。 就像在實(shí)驗室里 治療，生長(cháng)率響應 成花過(guò)程中 pCO2 水平升高 物種（雖然增加 增長(cháng)不像過(guò)去那樣呈指數增長(cháng) 實(shí)驗室環(huán)境），而非開(kāi)花 物種表現出單峰 響應，增長(cháng)達到峰值 700 和 1,000 latm pCO2 (F2,30 = 64.84, p < .0001）。 增長(cháng)率下降 對所有場(chǎng)景中的所有物種都有顯著(zhù)影響。 箱線(xiàn)圖按標準顯示，帶有 中位數作為粗體帶，和胡須 擴展到第一個(gè)四分位距。 覆蓋箱線(xiàn)圖的形狀表明 單個(gè)物種，每個(gè)物種的 n 為 每個(gè) pCO2 水平 = 6。 [顏色數字可以 在 wileyonlinelibrary.com 上查看]

同樣對于室內中觀(guān)，進(jìn)行了主坐標分析 (PCoA)（包“VEGAN”2.42），以使用獲得的 Km 和 lmax、光合作用和呼吸的結果分析對 pCO2 變化的生理反應的物種特異性差異。 所有主坐標都用于計算差異矩陣，然后測試它們對方差的貢獻。 選擇了解釋大部分（這里接近 100%）整體變化的兩個(gè)變量進(jìn)行顯示。 為了比較室外和室內中觀(guān)之間的結果，“位置”被添加為一個(gè)額外的固定因素，全球模型包括 pCO2、物種（或策略）、時(shí)間和位置之間的完整相互作用。 然后使用“dregde”函數（MUMIN 版本 1.15.6）研究該模型，并選擇具有最小可能 AICc 分數的模型進(jìn)行進(jìn)一步討論和事后測試。

在環(huán)境復雜性海洋環(huán)境中馴化的藍藻和海藻能提高海洋中PCO2分壓總保有量——摘要、介紹

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