Plant Phenomics | 基于高光譜遙感的大豆和花菜豆生理干旱響應的表型研究

豆科植物通常生長在降雨和灌溉有限的地區，因此培育豆科植物是為了進一步增強耐旱性，進而培育出產量更高、耐力更強以及水分利用效率更高的優勢品種。高通量的表型監測工具能夠快速篩選出基因與環境互作條件下的作物生理生化特征，加快育種效率。高光譜反射率對于色素、含水量以及葉片和冠層的結構變化的敏感性高，能夠捕捉到植物生理結構的細微變化，及時反映出作物的干旱響應，從而評估不同基因型的豆科植物水分狀況。
 

2023年1月，Plant Phenomics在線發表了University of California等單位題為Hyperspectral remote sensing for phenotyping the physiological drought response of common and tepary bean 的研究論文。
 

本研究基于高光譜反射率數據和偏最小二乘回歸（PLSR）模型評估了16種不同耐旱性的大豆基因型子集的植物水分狀況和干旱響應。采用來自地面手持儀器和塔基的高光譜數據建立正午的氣孔導度以及黎明前和正午的葉片水勢預測模型。對于基于地面的PLSR，分別利用可見光和近紅外波段（GroundVISNIR）建模以及全光譜波段（GroundFullrange）進行建模；并且模型定標和模型驗證分別占70% 和30%。與塔基相比，基于地面的PLSR模型在所有三個特征上表現更好。根據預測特征的不同，GroundVISNIR和GroundFullrange的性能都有顯著差異，這表明全光譜（400-2400 nm）不一定能改善預測。GroundVISNIR模型在黎明前水勢方面表現更好(圖3b)，而GroundFullrange模型在正午葉片水勢方面表現更好（圖3c）。兩種模型對氣孔導度的表現相似（圖3a）。
 

圖3 (a) 午間氣孔導度(gs)，(b) 黎明前葉片水勢(LWP)，(c) 午間氣孔導度(灰色)

熱力圖展示了根據觀察到的生理特征（圖4a - c）和PLSR預測的生理特征（圖4d - f），對每個基因型的干旱反應（相對于對照處理的干旱）進行表型分析。其中負值越多，說明干旱處理相對于對照處理的減少幅度越大，因此接近零的相對百分比差異表示最小的干旱反應，表明該基因型具有較高的耐受性。氣孔導度、黎明前葉片水勢和冠層體積在相對百分比差異上表現出最大的基因型變異。PLSR模型熱力圖顯示氣孔導度具有最大的相對百分比差異的基因型變異，其次是黎明前葉片水勢（圖4e, f）。
 

圖4 熱力圖顯示在不同基因型（紫色：普通豆；綠色：花菜豆）、植物生理以及田塊下干旱響應的相對百分比差異。(a - c) 為實測性狀，(d - f) 為地面高光譜數據的PLSR模型預測性狀。氣孔導度(gs)下標表示一天中的時間。黑色單元格表示不可用數據。

研究結果表明，高光譜數據和PLSR模型可以用于識別耐旱物種和基因型的一系列性狀的表型分析。

論文鏈接：
‍https://doi.org/10.34133/plantphenomics.0021

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About Plant Phenomics

《植物表型組學》（Plant Phenomics）是由南京農業大學和美國科學促進會（AAAS）合作創辦的英文學術期刊，于2019年1月正式上線發行。采用開放獲取形式，刊載植物表型組學交叉學科熱點領域具有突破性科研進展的原創性研究論文、綜述、數據集和觀點。具體范圍涵蓋高通量表型分析的最新技術，基于圖像分析和機器學習的表型分析研究，提取表型信息的新算法，作物栽培、植物育種和農業實踐中的表型組學新應用，與植物表型相結合的分子生物學、植物生理學、統計學、作物模型和其他組學研究，表型組學相關的植物生物學等。期刊已被DOAJ、Scopus、PMC、EI和SCIE等數據庫收錄�？祁Ｎò睯CR2021影響因子為6.961，位于農藝學、植物科學，遙感一區。中科院農藝學、植物科學一區，遙感二區，生物大類一區（TOP期刊）。2020年入選中國科技期刊卓越行動計劃高起點新刊項目。

說明：本文由《植物表型組學》編輯部負責組稿。
中文內容僅供參考，一切內容以英文原版為準。
撰稿：董明霞（南京農業大學）
排版：張婕（南京農業大學）
審核：孔敏、王平