Resonon | WinRoots:用于土壤脅迫下植物表型研究的高通量栽培和表型分析系統(tǒng)
土壤是重要的自然資源,地球上95%的食物來源于土壤,土壤保存了至少四分之一的全球生物多樣性,不僅是糧食安全、水安全和更廣泛的生態(tài)系統(tǒng)安全的基礎,更是為人類提供多種服務、幫助抵御和適應氣候變化的重要因素。
由土壤組成造成的脅迫,例如鹽、重金屬和養(yǎng)分虧缺是作物減產的主要原因。作物土壤耐逆性是一種復雜性狀,涉及植物形態(tài)、代謝和基因調控網絡等多種遺傳和非遺傳因素的調控。傳統(tǒng)的作物表型研究通常在田間進行,費事費力、勞動密集、低通量、且受研究人員無法控制的自然環(huán)境因素的影響。在此情形下,難以獲得高精度的表型數據以滿足表型組學的研究需求。在過去幾十年,已經開發(fā)了幾種HTP(高通量表型)平臺在現場或可控條件下使用,但其運維成本極高。此外,作物表型相關研究通常只關注植物地上部分,而對根系形態(tài)數據的獲取有限。然而,根系是植物吸收水分和養(yǎng)分的主要途徑,也是碳水化合物的儲存器官和土壤脅迫的直接感知器官。因此,根系表型是土壤脅迫條件下植物表型研究的重要組成部分。就通量、環(huán)境可控性和根系表型獲取而言,現有的植物表型平臺無法完全滿足植物對土壤脅迫響應的表型組學研究的特定需求。
基于此,在本文中,來自山東大學生命科學學院和濰坊農科院的一組研究團隊描述了其最近開發(fā)的高通量植物栽培和表型系統(tǒng)—WinRoots平臺。以大豆植物為研究對象,將其暴露在鹽脅迫中,證明了土壤鹽脅迫條件的一致性和可控性以及WinRoots系統(tǒng)的高通量。他們開發(fā)了優(yōu)化的鹽脅迫條件,以及適用于大豆耐鹽性的高通量表型指數。此外,高通量多表型分析表明,子葉特征可作為大豆全苗耐鹽性的非破壞性指標。
在本研究中,Canon EOS 700D數碼相機和Resonon Pika L高光譜成像儀分別用于獲取RGB和高光譜圖像。相機位于植物材料上方1.5 m的可滑動水平導軌上。每天收集大豆冠層和整株幼苗的圖像。栽培第九天,獲取離體葉片圖像,每個品種重復3次。
WinRoots系統(tǒng):高通量根系和整株植物表型平臺。
系統(tǒng)使用示意圖。
【結果】
鹽脅迫相關性狀之間的相關分析。
(A)鹽脅迫相關性狀之間的相關矩陣。
(B)預測值和觀測值之間的回歸曲線。
大豆鹽脅迫相關性狀的合成聚類。
(A)大豆鹽脅迫相關性狀的合成聚類剖面圖。
(B)聚類1和聚類2代表性栽培品種表型。
(C)聚類1和聚類2指標比較。
【結論】
WinRoots系統(tǒng)為幼苗生長提供了均一可控的土壤脅迫條件,可用于土壤脅迫下高通量栽培和表型分析,有助于提供準確多樣的土壤脅迫相關的表型數據。因此,WinRoots提供了一種分析諸如土壤脅迫之類的復雜性狀的改進方法。
HPPA(Hyperimager Plant Phenomics Analysis)高光譜植物表型成像系統(tǒng)由北京依銳思遙感技術有限公司與美國RESONON公司聯(lián)合研制生產,整合了高光譜成像測量分析、RGB真彩色圖像、無線自動化控制系統(tǒng)、線性均勻光源系統(tǒng)等多項先進技術;最優(yōu)化方式實現大量植物樣品的數據采集工作,可用于高通量植物表型成像分析測量、植物脅迫響應成像分析測量、植物生長分析測量、遺傳組學與表型組學、遺傳育種、生態(tài)毒理學研究、性狀識別及植物生理生態(tài)分析研究等。
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