三角帆蚌(Hyriopsis cumingii)是中国最主要的淡水珍珠育珠蚌,近十年来其平均年珍珠产量超过1 000 t。珍珠颜色是评价珍珠质量的一项重要指标,在自然状态下,淡水珍珠颜色为深浅不一的紫色、粉色、金色、白色等多种色系[1]。据统计,中国淡水珍珠产量占全球总产量的90%以上,但销售额不超过全球珍珠总销售额的5%,其主要原因是中国90%以上的淡水珍珠颜色为杂色,白色、紫色等纯色珍珠极为稀少。因此,迫切需要培育颜色纯正、色泽均匀统一的淡水珍珠,以提高中国珍珠在国际市场上的竞争力。
前期研究表明,三角帆蚌贝壳珍珠层颜色受遗传基因控制,属质量性状,可以稳定遗传[2]。另外,海水珍珠和淡水珍珠均已被证明其珍珠的颜色与制片蚌珍珠层颜色保持一致,也都由制片蚌外套膜的分泌特性所决定[3⇓⇓⇓⇓-8]。因此,培育颜色均一的淡水珍珠需要选育具有特定贝壳珍珠层颜色的制片蚌。经过多年努力,已有红色、蓝色、金色和白色等4种珍珠层颜色选育系的制片蚌被培育出来。然而,在进行珍珠层颜色选育时,需要撬开三角帆蚌腹缘双壳进行观察,这不仅工作量大,而且容易导致蚌的损伤甚至死亡,对选育的进程和效果造成不利的影响。本团队前期研究发现,可以通过观察外壳色间接判断珍珠层颜色,并证实了紫色和白色三角帆蚌外壳色与珍珠层颜色有一定的关联性[9]。因此,本研究以选育的红色、蓝色、金色和白色三角帆蚌选育系为研究对象,进一步分析三角帆蚌珍珠层颜色参数与外壳颜色参数的相关性,同时通过方差分析、主成分分析对4个选育系之间珍珠层颜色、外壳颜色的差异进行分析并可视化, 旨在为三角帆蚌珍珠层颜色性状的间接选择提供参考,以及为珍珠层颜色无损和高效选育提供理论基础和实践指导。
1 材料和方法
1.1 试验材料
试验材料为金华市威旺养殖新技术有限公司养殖基地(国家级三角帆蚌良种场)的以珍珠层颜色为选育性状并连续进行4代群体选育获得的红色、蓝色、金色和白色三角帆蚌选育系。8~12月龄三角帆蚌壳长、壳宽、壳高等生长性状处于平台期[10],该月龄段的蚌常被挑选作为制片蚌并开始插核手术以培育珍珠。同时,该阶段的幼蚌贝壳已逐渐发育成为不透明状态,外壳、珍珠层、棱柱层达2~3 mm,外壳色清晰。另外,一般情况下三角帆蚌在12月龄之前是养殖在加有营养泥的小网箱(40 cm×40 cm×12 cm)中,12月龄之后需要从小网箱中取出并分养至网袋中,导致外壳色因养殖环境的变化而发生改变。因此,本试验选用蚌的规格为壳长7~8 cm的12月龄蚌。
1.2 试验方法
1.2.1 取样方法
分别随机选取12月龄红色、蓝色、金色和白色三角帆蚌选育系(图1)50只以上。清理蚌壳表面的污物后切断三角帆蚌前后闭壳肌,去除内脏团及外套膜,清除蚌壳内表面的黏液,用清水洗净后干燥,备测。干燥时避免阳光直射,以免对珍珠层颜色造成影响。
图1
图1
试验选用的四个三角帆蚌选育系外壳色和珍珠层颜色
注:A.蓝色选育系; B.红色选育系;C.金色选育系;D.白色选育系。
Fig.1
Shell color and nacre color of the four selectively bred pearl mussel H. cumingii strains
Notes:A.Blue strain;B.Red strain;C.Golden strain;D.White strain.
1.2.2 颜色测量方法
采用美国爱色丽ColorEye XTH色差仪(X.rite-Spectrophotometer)对珍珠层和外壳颜色数据进行测量,以获取颜色参数L、a和b值(CIE1976)。 CIELab 颜色空间是利用 L、 a、 b三个不同的坐标轴,指示颜色在几何坐标图中的位置,其中 L轴表示明度,黑度在底端,白度在顶端;+a表示红色,-a表示绿色;+b表示黄色,-b表示蓝色。
1.2.3 测量位点的选取
图2
图2
外壳色和珍珠层颜色测量位点
注:a.外壳;b.内壳珍珠层;F.前部;M.中部;R.后部;D.背部。
Fig.2
Measurement site for the shell color and nacre color
Notes:a.Shell;b.Nacre of internal shell;F.Front part;M.Middle part;R.Rear part;D.Dorsal part.
1.3 数据处理与分析
为了使数据更具有代表性,将每个蚌体珍珠层前部、中部和后部3个位点颜色参数的均值作为样本珍珠层颜色的估计值,外壳前部、中部、后部和背部4个位点颜色参数的均值作为样本外壳色的估计值。
采用IBM SPSS 21.0统计软件对数据进行统计分析,计算珍珠层与外壳各颜色参数的Pearson相关系数,并对其进行显著性检验(双侧)。以外壳各颜色参数作为自变量、珍珠层各颜色参数作为因变量,运用逐步回归剔除偏回归系数不显著的颜色参数,建立珍珠层颜色对外壳各颜色参数的回归方程;为了对四个选育系之间珍珠层颜色、外壳颜色差异进行可视化分析,利用主成分分析法分别提取3个珍珠层颜色参数、3个外壳颜色参数中无相关关系的2个主成分,并采用SYSTAT 13.0统计软件进行作图。
2 结果与分析
2.1 四个三角帆蚌选育系珍珠层与外壳各颜色参数的统计量及方差分析
对4个三角帆蚌选育系珍珠层颜色参数的统计量见表1,由表中数据可知,白色选育系的L值最大,为72.79,说明白色选育系的珍珠层颜色亮度最好;与其他3个颜色选育系相比,白色选育系的a值和b值均较小,更加趋向于非彩色。金色选育系的b值最大,为8.45,b值越大表明颜色越趋向于金色,表明金色选育系珍珠层颜色最黄。红色选育系的a值最大,a值越大表明颜色越趋向于红色。蓝色选育系的b值最大,b值越大表明颜色越趋向于蓝色。
表1 四个三角帆蚌选育系珍珠层颜色参数的统计量
Tab.1
| 选育系 Strains | 项 Items | 颜色参数 Color parameters | 选育系 Strains | 项 Items | 颜色参数 Color parameters | |||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| L | a | b | L | a | b | |||||
| 红色 Red | 平均值± 标准差 | 62.43±3.46 | 3.81±1.57 | 4.72±2.51 | 金色 Golden | 平均值± 标准差 | 67.28±6.07 | 2.54±1.08 | 8.45±2.20 | |
| 数量 | 68 | 68 | 68 | 数量 | 57 | 57 | 57 | |||
| 极小值 | 56.75 | 1.20 | -0.96 | 极小值 | 52.60 | 0.18 | 3.51 | |||
| 极大值 | 73.45 | 7.27 | 9.44 | 极大值 | 83.59 | 5.48 | 13.16 | |||
| 蓝色 Blue | 平均值± 标准差 | 63.66±3.57 | 3.46±1.77 | 1.09±2.46 | 白色 White | 平均值± 标准差 | 72.79±4.42 | -0.37±0.9 | 1.27±2.81 | |
| 数量 | 73 | 73 | 73 | 数量 | 99 | 99 | 99 | |||
| 极小值 | 56.87 | 0.41 | -2.65 | 极小值 | 61.80 | -2.37 | -5.99 | |||
| 极大值 | 73.52 | 7.58 | 10.23 | 极大值 | 80.51 | 2.13 | 7.64 | |||
表2 四个三角帆蚌选育系珍珠层颜色参数的方差分
Tab.2
| 颜色参数 Color parameters | 平方和 Sum of square | 自由度 df | 均方 Mean square | F值 F value | P值 P value |
|---|---|---|---|---|---|
| L | 5 557.932 | 3 | 1 852.644 | 95.247 | <0.001 |
| a | 948.952 | 3 | 316.317 | 172.961 | <0.001 |
| b | 2 415.886 | 3 | 805.295 | 124.281 | <0.001 |
2.2 四个三角帆蚌选育系珍珠层颜色的主成分分析
分别对4个三角帆蚌选育系珍珠层的3个颜色参数进行主成分分析,获得了主成分1(PC1)和主成分2(PC2)。2个主成分的累积贡献率为88.40%,贡献率较高,说明其可解释总变异的绝大部分,表明提取的2个主成分足以概括4个三角帆蚌选育系珍珠层颜色的差异。图3为4个三角帆蚌选育系珍珠层颜色PC1和PC2的散布图,可以看出,白色选育系与其他3个选育系的珍珠层颜色之间几乎没有重叠,表明白色选育系珍珠层颜色的量化数据与其他3个选育系之间差异较大。金色、红色及蓝色选育系三者之间均有重叠,其中金色与蓝色选育系重叠区域最小,红色与蓝色选育系大部分重叠,表明金色与蓝色选育系珍珠层颜色有一定的相似性,而红色和蓝色选育系珍珠层颜色相似性较高。
图3
图3
四个三角帆蚌选育系珍珠层颜色两个主成分的散布图
Fig.3
Scatter plot of the first and second principal components of nacre color for the four selectively bred pearl mussel H. cumingii strains
2.3 四个三角帆蚌选育系外壳色颜色参数的统计量及方差分析
对4个三角帆蚌选育系外壳色各颜色参数的统计量见表3,由表中数据可知,相对于珍珠层颜色,4个三角帆蚌选育系外壳色的L值较小,即其明亮度较低;a和b值均较大,表明4个三角帆蚌选育系外壳的颜色较为丰富。
表3 四个三角帆蚌选育系外壳颜色参数统计量
Tab.3
| 选育系 Strains | 项 Items | 颜色参数 Color parameters | 选育系 Strains | 项 Items | 颜色参数 Color parameters | |||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| L | a | b | L | a | b | |||||
| 红色 Red | 平均值± 标准差 | 32.93±2.96 | 5.02±3.05 | 13.74±3.43 | 金色 Golden | 平均值± 标准差 | 35.46±4.22 | 6.71±2.63 | 17.49±5.3 | |
| 数量 | 68 | 68 | 68 | 数量 | 59 | 59 | 59 | |||
| 极小值 | 27.46 | -0.21 | 6.75 | 极小值 | 26.97 | -0.65 | 8.37 | |||
| 极大值 | 40.14 | 12.12 | 21.25 | 极大值 | 46.61 | 11.32 | 34.06 | |||
| 蓝色 Blue | 平均值± 标准差 | 32.73±3.95 | 4.07±2.83 | 12.67±3.61 | 白色 White | 平均值± 标准差 | 37.1±3.19 | 5.32±2.66 | 18.45±4.6 | |
| 数量 | 73 | 73 | 73 | 数量 | 99 | 99 | 99 | |||
| 极小值 | 25.35 | -1.56 | 5.70 | 极小值 | 31.56 | -1.88 | 8.15 | |||
| 极大值 | 44.16 | 9.65 | 19.79 | 极大值 | 44.92 | 11.21 | 32.32 | |||
表4 四个三角帆蚌选育系外壳颜色参数的方差分析
Tab.4
| 颜色参数 Color parameters | 平方和 Sum of squares | 自由度 df | 均方 Mean square | F值 F value | P值 P value |
|---|---|---|---|---|---|
| L | 1 081.088 | 3 | 360.363 | 26.566 | <0.001 |
| a | 229.973 | 3 | 76.658 | 9.314 | <0.001 |
| b | 1 858.833 | 3 | 619.611 | 30.824 | <0.001 |
2.4 四个三角帆蚌选育系外壳色的主成分分析
分别对4个三角帆蚌选育系外壳色的3个颜色参数进行主成分分析,获得了PC1和PC2。2个主成分的累积贡献率为93.93%,贡献率较高,说明其可解释总变异的绝大部分,表明提取的2个主成分足以概括4个三角帆蚌选育系外壳色的差异。4个三角帆蚌选育系外壳色PC1和PC2的散布如图4所示,可以看出,4个三角帆蚌选育系外壳色皆有重叠,其中红色与蓝色选育系外壳色重叠度最高,说明二者外壳色较为相似;金色与白色选育系外壳色重叠度相对最低,表明二者外壳色差异在4种颜色选育系中相对容易被区分。
图4
图4
四个三角帆蚌选育系外壳色两个主成分的散布图
Fig.4
Scatter plot of the first and second principal components of shell color for the four selectively bred pearl mussel H. cumingii strains
2.5 四个三角帆蚌选育系珍珠层颜色与外壳色的相关性分析
4个三角帆蚌选育系珍珠层颜色与外壳色的相关性分析结果见表5。红色选育系珍珠层颜色的L值与外壳色的L值极显著相关(P<0.01)、a值显著相关(P<0.05),相关系数r分别为0.314和-0.268;珍珠层颜色的a值与外壳色的L值显著相关(P<0.05)、a值及b值极显著相关(P<0.01),相关系数r分别为0.273、-0.502和-0.557;珍珠层颜色的b值与外壳色的b值极显著相关(P<0.01),相关系数r为-0.319。蓝色选育系珍珠层颜色的L值和外壳色的L值与a值都极显著相关(P<0.01),相关系数r分别为0.533和-0.410;珍珠层颜色的a值与外壳色的L值及b值均极显著相关(P<0.01),相关系数r分别为0.419和-0.390;珍珠层颜色的b值与外壳色的L值显著相关(P<0.05),相关系数r为0.261。金色选育系珍珠层颜色a值、b值均与外壳色L值显著相关(P<0.05),相关系数r分别为0.331和0.335。白色选育系珍珠层颜色a值与外壳色a值极显著相关(P<0.01),相关系数r为0.286。
表5 四个三角帆蚌选育系珍珠层和外壳各颜色参数的相关性
Tab.5
| 选育系 Strains | 珍珠层颜色参数 Nacre color parameters | 外壳颜色参数Shell color parameters | ||
|---|---|---|---|---|
| L-外 | a-外 | b -外 | ||
| L-内 | 0.314** | -0.268* | 0.160 | |
| 红色Red | a-内 | 0.273* | -0.502** | -0.557** |
| b-内 | 0.022 | -0.107 | -0.319** | |
| L-内 | 0.533** | -0.410** | -0.143 | |
| 蓝色Blue | a-内 | 0.419** | -0.103 | -0.390** |
| b-内 | 0.261* | 0.013 | -0.202 | |
| L-内 | 0.187 | -0.168 | 0.034 | |
| 金色Golden | a-内 | 0.331* | -0.119 | 0.018 |
| b-内 | 0.335* | -0.116 | 0.047 | |
| L-内 | 0.184 | -0.025 | -0.191 | |
| 白色White | a-内 | 0.030 | 0.286** | -0.074 |
| b-内 | -0.038 | 0.155 | -0.093 | |
注: *表示显著相关(P<0.05),**表示极显著相关(P<0.01)。
Notes:* indicated significant correlation (P<0.05),** indicated highly significant correlation (P<0.01).
2.6 四个三角帆蚌选育系珍珠层颜色和外壳色的回归分析
L-内=55.734-1.048×a-外+0.870×b-外;
a-内=-1.767+0.338×L-外+0.182×a-外-0.470×b-外;
b-内=7.927-0.233×b-外。
表6 四个三角帆蚌选育系珍珠层和外壳各颜色参数的回归分析
Tab.6
| 选育系Strains | 因变量Dependent variable | 变量Variable | 系数Coefficient | T值T value | P值P value |
|---|---|---|---|---|---|
| 红色Red | L-内 | 常量 | 55.734 | 35.616 | 0.000 |
| a-外 | -1.048 | -6.174 | 0.000 | ||
| b-外 | 0.870 | 5.765 | 0.000 | ||
| a-内 | 常量 | -1.767 | -1.130 | 0.263 | |
| L-外 | 0.338 | 6.012 | 0.000 | ||
| a-外 | 0.182 | 2.283 | 0.026 | ||
| b-外 | -0.470 | -6.329 | 0.000 | ||
| b-内 | 常量 | 7.927 | 6.573 | 0.000 | |
| b-外 | -0.233 | -2.739 | 0.008 | ||
| 蓝色Blue | L-内 | 常量 | 48.560 | 15.839 | 0.000 |
| L-外 | 0.398 | 4.744 | 0.000 | ||
| a-外 | -0.830 | -4.325 | 0.000 | ||
| b-外 | 0.430 | 2.915 | 0.005 | ||
| a-内 | 常量 | 0.367 | 0.250 | 0.804 | |
| L-外 | 0.210 | 5.213 | 0.000 | ||
| a-外 | 0.453 | 4.921 | 0.000 | ||
| b-外 | -0.444 | -6.276 | 0.000 | ||
| b-内 | 常量 | -4.227 | -1.798 | 0.077 | |
| L-外 | 0.162 | 2.275 | 0.026 | ||
| 金色Golden | a-内 | 常量 | -0.479 | -0.410 | 0.684 |
| L-外 | 0.085 | 2.600 | 0.012 | ||
| b-内 | (常量) | 2.205 | 0.925 | 0.359 | |
| L-外 | 0.176 | 2.638 | 0.011 | ||
| 白色White | a-内 | 常量 | 0.359 | 1.157 | 0.250 |
| a-外 | 0.223 | 5.565 | 0.000 | ||
| b-外 | -0.104 | -4.603 | 0.000 |
3 讨论
3.1 三角帆蚌不同选育系间珍珠层颜色、外壳色的差异性
主成分分析方法已经在水产领域得到了广泛的应用[15⇓⇓-18]。本文运用主成分分析法对三角帆蚌不同选育系珍珠颜色、外壳色进行了主成分分析,结果表明,红色、蓝色、金色和白色4个三角帆蚌选育系珍珠层颜色经过选育,已经基本上可以被相互区分开来,差异也较为明显;4个三角帆蚌选育系的外壳色也具有差异,但是其差异没有珍珠层颜色明显。软体动物贝壳分三层,最外层是由壳角蛋白构成的角质层,中间是由方解石构成的棱柱层,内层是由文石和蛋白质、几丁质构成的珍珠层[19]。尽管这三层结构均主要由外套膜分泌形成,但由于角质层薄而且未矿化,因此其对应的外壳色更容易受到环境的影响。研究表明,多种海水贝类的贝壳颜色易受温度、光照、食物等环境因素的调节[20]。本试验中,对于珍珠层颜色,4个三角帆蚌选育系的外壳色相互重叠度更高,这可能是长期处于同一养殖水体导致的外壳色趋于同化。但值得注意的是,色差仪从4个三角帆蚌选育系外壳获得的颜色数据并没有像肉眼观察到的能被明显地区分,这可能是由于肉眼颜色评价是对外壳颜色性状的整体评价,而色差仪所获得的颜色数据是基于4个测量位点的,不能全面反映外壳颜色性状。近年来,国内外已经开始对3D物体颜色测量进行探索[21-22],若未来开发出针对多位点高通量或者物体3D颜色测量和分析的工具,则有利于贝类壳色的全面、整体评价。
3.2 三角帆蚌不同选育系珍珠层颜色与外壳色的相关性
三角帆蚌外壳和珍珠层各颜色参数相关分析结果表明,4个三角帆蚌选育系珍珠层颜色与外壳色皆显著相关,这与前期在三角帆蚌白色和紫色选育系中的研究结果[2]相似。在所有颜色相关数据中,红色选育系中珍珠层颜色的a值与外壳色的b值相关性最强,相关系数r为-0.557。另外,红色选育系中珍珠层颜色的a值与外壳色的a值呈现显著的负相关(相关系数r为-0.502)。由于b 值代表蓝黄轴上颜色的饱和度,正值表示黄色,b 值越大,则黄色色度越强;a 值代表绿红轴上颜色的饱和度,正值表示红色,a值越大,则红色色度越强。因此,本研究结果表明,利用三角帆蚌外壳色挑选珍珠层红色选育系时,应尽量剔除外壳呈现黄色系的个体。另外,该结果还暗示,若要通过外壳色间接筛选珍珠层呈明显红色的个体,则其外壳色的红色色度不宜过深,即a值不宜过大。值得一提的是,在蓝色、金色和白色三角帆蚌选育系中也都发现了类似于红色选育系中对应和/或非对应颜色参数具有相关性的现象,例如蓝色选育系中外壳色的L值与珍珠层颜色的L值和a值均显著相关。基于CIE Lab颜色模型对海水珍珠贝的研究发现,外壳色和珍珠层颜色的相关性既存在于对应颜色参数,也存在于非对应颜色参数间[23]。这些结果表明,在CIE Lab颜色模型下,利用外壳色选育特定珍珠层颜色,既需要对应颜色参数的直接评价,也需要非对应颜色参数的间接筛选。
本研究还发现,相对于金色、白色选育系,红色、蓝色选育系珍珠层颜色与外壳色的相关性更强一些。有研究表明,在5~8月龄间,紫色三角帆蚌颜色参数a值和b值随着月龄的增大,逐渐向a>0和b<0的方向发展,使红色和蓝色色度逐渐加深[24]。因此,推测以紫色选育系分离选育而来的红色和蓝色选育系利用外壳色间接评价珍珠层颜色的最佳时期应选择在8月龄以后。本研究团队发现,白色和金色2个浅色选育系在幼龄期的外壳色(白色和金色)受环境影响较小。考虑到三角帆蚌早期选择对其生长性状的显著作用[25],开展其珍珠层颜色和外壳色随生长年龄变化的相关性研究,进而根据三角帆蚌不同时期的特点开展颜色、生长等不同性状的分段式选择,将有利于提高育种的效率。
3.3 存在问题与展望
本研究运用逐步回归分析法,以珍珠层颜色参数为因变量、外壳颜色参数为自变量,分别对红色、蓝色、金色和白色4个三角帆蚌选育系珍珠层颜色与外壳色进行了回归分析,建立了珍珠层颜色参数和外壳颜色参数的回归方程,为三角帆蚌珍珠层颜色的间接选择提供参考。但需要注意的是,并非所有的三角帆蚌珍珠层颜色参数和外壳颜色参数都具有相关性。因此,利用珍珠层颜色和外壳色的相关性进行珍珠层颜色选育时,可利用其相关性先对外壳色进行初步筛选,然后再对珍珠层颜色进行精准选择,这样既可以减少育种的工作量,又可以保证挑选的准确性。另外,探索和解析不同年龄阶段贝壳颜色变化规律和成体贝壳色表型的关系,是进一步优化珍珠层颜色早期选育技术和培育高品质制片蚌的关键所在。
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A quarter of a century ago, the first systematic behavioral experiments were performed to clarify the nature of color constancy-the effect whereby the perceived color of a surface remains constant despite changes in the spectrum of the illumination. At about the same time, new models of color constancy appeared, along with physiological data on cortical mechanisms and photographic colorimetric measurements of natural scenes. Since then, as this review shows, there have been many advances. The theoretical requirements for constancy have been better delineated and the range of experimental techniques has been greatly expanded; novel invariant properties of images and a variety of neural mechanisms have been identified; and increasing recognition has been given to the relevance of natural surfaces and scenes as laboratory stimuli. Even so, there remain many theoretical and experimental challenges, not least to develop an account of color constancy that goes beyond deterministic and relatively simple laboratory stimuli and instead deals with the intrinsically variable nature of surfaces and illuminations present in the natural world.Copyright © 2010 Elsevier Ltd. All rights reserved.
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[J].为了研究半刺厚唇鱼雌雄个体的形态性状特征，运用主成分分析、R-聚类分析、逐步判别分析和T检验等方法，对60尾半刺厚唇鱼17个直接测量性状和14个标准化性状进行分析。主成分分析结果显示：提取的3个主成分的贡献率分别为70.056%、8.284%、4.674%，3个主成分累积贡献率达83.014%；通过逐步判别分析法，从60尾半刺厚唇鱼的14个标准化性状中筛选出4个性状，建立性别判别方程：（雄）F<sub>1</sub> = 917.211X<sub>1</sub>+ 78.772X<sub>2</sub> +1 898.439X<sub>3</sub>+ 814.049X<sub>4</sub> -621.398、（雌）F<sub>2</sub>=976.079X<sub>1</sub>+71.879X<sub>2</sub>+1 809.187X<sub>3</sub>+774.359 X<sub>4</sub>-610.235，经判别方程验证，雌、雄个体综合判别成功率为81.7%。对作为判别方程的4个性状进行T检验，结果显示半刺厚唇鱼躯干长/体长、尾长/体长、尾柄高/体长、头高/头长4个标准化性状在雌雄群体间差异极显著（P﹤0.01），表明半刺厚唇鱼雌性个体躯干、尾部较长，雄性个体尾柄、头部较高。
Spiral and target patterns in bivalve nacre manifest a natural excitable medium from layer growth of a biological liquid crystal
[J].Nacre is an exquisitely structured biocomposite of the calcium carbonate mineral aragonite with small amounts of proteins and the polysaccharide chitin. For many years, it has been the subject of research, not just because of its beauty, but also to discover how nature can produce such a superior product with excellent mechanical properties from such relatively weak raw materials. Four decades ago, Wada [Wada K (1966) Spiral growth of nacre. Nature 211:1427] proposed that the spiral patterns in nacre could be explained by using the theory Frank [Frank F (1949) The influence of dislocations on crystal growth. Discuss Faraday Soc 5:48-54] had put forward of the growth of crystals by means of screw dislocations. Frank's mechanism of crystal growth has been amply confirmed by experimental observations of screw dislocations in crystals, but it is a growth mechanism for a single crystal, with growth fronts of molecules. However, the growth fronts composed of many tablets of crystalline aragonite visible in micrographs of nacre are not a molecular-scale but a mesoscale phenomenon, so it has not been evident how the Frank mechanism might be of relevance. Here, we demonstrate that nacre growth is organized around a liquid-crystal core of chitin crystallites, a skeleton that the other components of nacre subsequently flesh out in a process of hierarchical self-assembly. We establish that spiral and target patterns can arise in a liquid crystal formed layer by layer through the Burton-Cabrera-Frank [Burton W, Cabrera N, Frank F (1951) The growth of crystals and the equilibrium structure of their surfaces. Philos Trans R Soc London Ser A 243:299-358] dynamics, and furthermore that this layer growth mechanism is an instance of an important class of physical systems termed excitable media. Artificial liquid crystals grown in this way may have many technological applications.
Automatic 3D color shape measurement system based on a stereo camera
[J].This study proposes an automatic three-dimensional (3D) color shape measurement system based on images recorded by a stereo camera. The system, comprising several off-the-shelf components, is cost-effective yet capable of obtaining quality color 3D objects. In the proposed system, a turntable carrying a checkerboard is used to assist the simultaneous calibration of the stereo camera and the turntable. A slit laser is driven to swing forward and backward for generating stripes on test objects. The stereo images are collected and analyzed for obtaining matching pixels, and, consequently, the 3D point coordinates based on epipolar geometry are obtained. Screened Poisson reconstruction is utilized to integrate and smooth the scanned surfaces. With additional color images from the same camera, several multi-view texturing methods are benchmarked. We concluded that our proposed system can successfully and automatically reconstruct quality 3D color shapes of various objects.
Shell colors and microstructures of four pearl oyster species in the South China Sea
[J].
图1
表1
