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高光譜表型監測平臺監測實時作物病害
瀏覽次數:2168發布日期:2019-11-26

說到育種不得不提到“表型”的概念,在生物學和遺傳育種領域,特別是作物育種領域,表型是指基因型和環境決定的形狀、結構、大小、顏色等生物體的外在性狀。表型組又是指某一生物的全部性狀特征,不僅僅局限于農藝性狀,還應更加關注植株所表現出來的生理狀態。隨著多數代表植物全基因組測序的結束,科研人員越來越認識到植物表型研究的重要性,并將其提到的“組學”的高度。植物表型組學是研究植物的生長、表現和組成的科學,它的研究可以從小至核苷酸序列細胞,大至組織、器官種屬群體的表型來研究分析,并且可以進一步整合到基因組學研究中;而從系統生物學角度來看,從基因組到轉錄組、蛋白質組、代謝組以及表型組,表型組是各種組的表現形式。因此,植物表型組學的研究將是涉及植物各個方面的研究領域。

高光譜成像傳感器是近幾年研究用于監測不同環境中農作物和植被的有效工具。植物的生理學,形態學或生物化學信息可以通過非接觸的方式以及不同尺度下評估。例如,利用高光譜傳感器用于植物表型分析或農業中的生理脅迫研究。

圖1  表型溫室(a:室內,b:室外)

圖1 為波恩大學Jan Behmann利用小型mini地塊研究不同大麥品種的試驗田。不同的大麥品種分別接種了白粉病,并設計了對照實驗,接種前后分別利用以高光譜成像儀Specim V10E進行觀測,觀察不同發病期不同大麥品種的光譜變化。

圖2  植株健康組織和白粉病發病組織的光譜特征和豐度圖

 

 研究結果表明,盡管在冠層尺度上進行測量存在固有的困難,但該系統依然能夠在早期階段檢測出疾病癥狀,并可以在較長時期內詳細評估疾病的嚴重程度和發病過程。與人工評估相比,系統能更早的檢測出發病癥狀且自動評估結果準確率達94.83%。

表1  試驗過程中大麥品種病情發展的人工分級 


圖3  冠層的光譜特征(距離傳感器和照明系統不同高度)

圖4  試驗過程中不同大麥品種病情的嚴重程度

圖5  通過SVM分類的白粉病侵染空間分布(綠色為健康組織、紅色為白粉病侵染組織、藍色為背景)

圖6  對照植株和接種植物的Mini-Plots上壞死病變的空間分布及像素比柱狀圖

 

本研究所提出的高光譜測量系統提高了表型分析的效率,在未來的植物抗性育種研究中具有很高的應用價值。

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