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基于高等植物“根-莖-葉”視角下的無損脅迫表型分析研究

瀏覽次數(shù):809 發(fā)布日期:2024-7-2  來源:本站 僅供參考,謝絕轉(zhuǎn)載,否則責(zé)任自負(fù)

Plant Phenomics | 福建農(nóng)林大學(xué)基于高等植物“根-莖-葉”視角下的無損脅迫表型分析

非侵入式無損植物表型分析發(fā)展迅速,其研究涉及從亞細(xì)胞尺度到整個(gè)種群尺度。但是,現(xiàn)今用于評估植物受脅迫程度的無損表型分析對象往往只是“葉”。維管植物由營養(yǎng)器官(葉、莖和根)和生殖器官(花、果實(shí)和種子)組成。其中,營養(yǎng)器官(葉、莖和根)直接決定了植物的抗逆表現(xiàn)。“葉”的表型分析是表型分析的主流,“根”系表型作為看不見的部分也至關(guān)重要, “莖”的表型分析,常因?yàn)橹饔^或客觀的原因而被忽略,而綜合“葉”、“莖”和“根”的表型分析則更是少之又少。

2024年5月,Plant Phenomics 在線發(fā)表了福建農(nóng)林大學(xué)等單位題為Noninvasive Abiotic Stress Phenotyping of Vascular Plant in Each Vegetative Organ View的論文。

本文針對各營養(yǎng)器官(葉、莖和根)視角下的非生物脅迫表型信息進(jìn)行了綜合綜述,分析了非生物脅迫下的各營養(yǎng)器官視角下的脅迫應(yīng)答機(jī)制及其相應(yīng)的非侵入性表型技術(shù)。首先,探討了高等植物各種不同的營養(yǎng)器官(葉、莖和根)對非生物脅迫的感知和應(yīng)答機(jī)理,及各營養(yǎng)器官之間的相互作用。其次,分析了相應(yīng)的非侵入光學(xué)表型分析技術(shù),這些光學(xué)檢測技術(shù)包括了各個(gè)維度下的表型分析,包括一維(1D)點(diǎn)表型、2D 面成像和 3D 立體表型,可促進(jìn)實(shí)施適用于各營養(yǎng)器官的非侵入性表型分析。此外,由于野外或田間條件經(jīng)常包含多種生物脅迫因子,本文也提供了分析復(fù)合脅迫情況下的無損表型研究方法。因此,本文的研究超越了僅關(guān)注單個(gè)植物器官的傳統(tǒng)方法,多器官非侵入性表型學(xué)研究的新穎見解為評估植物脅迫響應(yīng)提供了有力支撐,為各種非生物脅迫因子之間潛在的相互作用的機(jī)制解析提供了參考,以更準(zhǔn)確、更及時(shí)地進(jìn)行脅迫檢測及評估,特別是對田間或野外復(fù)雜情況下的復(fù)合脅迫情況的診斷。我們希望本文能夠?yàn)閷?shí)施植物非生物脅迫表型分析帶來啟發(fā)。

圖1 非生物無損脅迫表型分析流程:從脅迫感知到無損表型技術(shù)實(shí)施。 (a) 植物各營養(yǎng)器官感知非生物脅迫。(b)植物各營養(yǎng)器官應(yīng)答非生物脅迫。(c) 植物各營養(yǎng)器官視角下的無損表型分析技術(shù),包括一維(1D)點(diǎn)表型、2D 面成像和 3D 立體表型。

圖2 植物對非生物脅迫的感知和應(yīng)答機(jī)理分析:從宏觀到微觀了解葉、莖和根對非生物脅迫的響應(yīng)機(jī)制。

通訊作者與團(tuán)隊(duì)簡介

葉大鵬

通訊作者:葉大鵬,男,博士,教授,博導(dǎo)。教育部高等學(xué)校農(nóng)業(yè)工程類專業(yè)教學(xué)指導(dǎo)委員會委員,福建農(nóng)林大學(xué)機(jī)電工程學(xué)院院長,福建省農(nóng)業(yè)信息感知技術(shù)重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室主任、福建農(nóng)林大學(xué)人工智能研究中心主任。中國農(nóng)業(yè)機(jī)械學(xué)會理事,福建省機(jī)械工程學(xué)會副理事長。

研究領(lǐng)域:農(nóng)業(yè)生物環(huán)境監(jiān)測與控制、山地農(nóng)業(yè)機(jī)械性能設(shè)計(jì)與測試技術(shù)、農(nóng)業(yè)技術(shù)與智能機(jī)械等。

智能農(nóng)業(yè)關(guān)鍵技術(shù)與裝備創(chuàng)新團(tuán)隊(duì)

團(tuán)隊(duì)現(xiàn)有教授2名,副教授4名,講師5名,其中博士11名。本團(tuán)隊(duì)圍繞福建省重點(diǎn)學(xué)科—農(nóng)業(yè)工程一級學(xué)科博士點(diǎn),依托福建省農(nóng)業(yè)信息感知技術(shù)重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室,面向國家重大產(chǎn)業(yè)需求和東南區(qū)域農(nóng)業(yè)發(fā)展需要,致力于農(nóng)業(yè)生產(chǎn)過程中的農(nóng)情信息感知技術(shù)、農(nóng)業(yè)生產(chǎn)裝備的智能化與精準(zhǔn)化、機(jī)器視覺與農(nóng)業(yè)機(jī)器人、農(nóng)業(yè)無人機(jī)等方面的研究,長期為福建省農(nóng)業(yè)生產(chǎn)過程中的農(nóng)情智能感知、農(nóng)業(yè)智能裝備、農(nóng)業(yè)機(jī)器人等關(guān)鍵技術(shù)創(chuàng)新與設(shè)備研發(fā)提供技術(shù)服務(wù)和人才支撐。

論文鏈接:
https://doi.org/10.34133/plantphenomics.0180

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About Plant Phenomics
《植物表型組學(xué)》(Plant Phenomics)是由南京農(nóng)業(yè)大學(xué)和美國科學(xué)促進(jìn)會(AAAS)合作創(chuàng)辦的英文學(xué)術(shù)期刊,于2019年1月正式上線發(fā)行。采用開放獲取形式,刊載植物表型組學(xué)交叉學(xué)科熱點(diǎn)領(lǐng)域具有突破性科研進(jìn)展的原創(chuàng)性研究論文、綜述、數(shù)據(jù)集和觀點(diǎn)。具體范圍涵蓋高通量表型分析的最新技術(shù),基于圖像分析和機(jī)器學(xué)習(xí)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(nóng)業(yè)實(shí)踐中的表型組學(xué)新應(yīng)用,與植物表型相結(jié)合的分子生物學(xué)、植物生理學(xué)、統(tǒng)計(jì)學(xué)、作物模型和其他組學(xué)研究,表型組學(xué)相關(guān)的植物生物學(xué)等。期刊已被DOAJ、Scopus、PMC、EI和SCIE等數(shù)據(jù)庫收錄?祁Nò睯CR2022影響因子為7.6,位于農(nóng)藝學(xué)、植物科學(xué)、遙感一區(qū)。2023年中科院期刊分區(qū)位于農(nóng)林科學(xué)大類一區(qū)。2020年入選中國科技期刊卓越行動計(jì)劃高起點(diǎn)新刊項(xiàng)目、2024年入選江蘇科技期刊卓越行動計(jì)劃領(lǐng)軍期刊項(xiàng)目。

說明:本文由《植物表型組學(xué)》編輯部負(fù)責(zé)組稿。
中文內(nèi)容僅供參考,一切內(nèi)容以英文原版為準(zhǔn)。
排版:張婕(上海交通大學(xué))
審核:孔敏、王平

來源:北京博普特科技有限公司
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