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植物表型组学概念和测量方法讨论
点击次数:1685 发布日期:2018-7-27  来源:本站 仅供参考,谢绝转载,否则责任自负

首先植物表型是受基因和环境因素决定或影响的, 反映植物结构及组成、植物生长发育过程及结果的全部物理、生理、生化特征和性状。

说到育种不得不提到“表型”的概念,在生物学和遗传育种领域,特别是作物育种领域,表型是指基因型和环境决定的形状、结构、大小、颜色等生物体的外在性状。表型组又是指某一生物的全部性状特征,不仅仅局限于农艺性状,还应更加关注植株所表现出来的生理状态。随着多数代表植物全基因组测序的结束,科研人员越来越认识到植物表型研究的重要性,并将其提到的“组学”的高度。植物表型组学是研究植物的生长、表现和组成的科学,它的研究可以从小至核苷酸序列细胞,大至组织、器官种属群体的表型来研究分析,并且可以进一步整合到基因组学研究中;而从系统生物学角度来看,从基因组到转录组、蛋白质组、代谢组以及表型组,表型组是各种组的表现形式。因此,植物表型组学的研究将是涉及植物各个方面的研究领域。
植物表型参数的分析与育种息息相关。传统的表型数据的获取主要是通过手工测量和照相后软件分析进行。手工测量可以获取植物直径、叶长、叶片数目等指标,照相后软件分析或通过叶面积仪可以获取植物的叶长、叶宽、叶面积、叶倾角等指标。这些测量都需要花费大量时间,测量结果准确性较低,工作繁琐,工作量大,这些缺点大大限制了大规模遗传育种筛选的效率。此外,国内目前采用的这些传统方法都只能获得植物表型的部分指标,优良株型的选择等也只能依靠科研人员经验选择,而每个人的选择标准不同,甚至差异很大,造成没有办法统计。鉴于大量的植物表型组学数据,表型信息的联用对功能基因组学的研究意义巨大,必须要依托准确科学的高通量植物表型平台去完成工作。
随着自动化技术、机器视觉技术和机器人技术在表型领域的应用,高通量、精准高效的植物表型测定技术已得到日新月异的发展。高通量植物表型平台是一种未来化“精准农业”技术,它是遗传学、传感器以及机器人的结合体。它可被用于研发新的作物品种,或提高作物营养含量、耐抗旱以及抗病虫害的能力。高通量植物表型平台技术可以采用多个传感器测量植物的重要物理数据,比如结构、株高、颜色、体积、枯萎程度、鲜重、花/果实的数目等。这些都属于表型特征,也是植物遗传代码的物理表达。科学家可以将这些数据与特定植物的已知遗传数据对比,将基因型-表型进行关联分析,从而达到高级遗传育种之目的。
高通量植物表型平台包括温室型和田间型。
温室型高通量植物表型平台一般包括植物传送系统和成像单元两部分。植物种在花盆中,每个花盆有唯一的“身份证号”,根据程序设置传送到成像单元进行表型成像。在过去多采用工业无尘车间的物流系统来传送植物,但这种工业物流系统到了温室中会遭遇高湿、高温、水溅出、土溅出等恶劣条件,导致经常出现故障。
现在国际上主流的表型平台供应商都已采用了捷克PSI的温室物流系统来传送植物。这种温室物流系统本身就是为温室内工作而设计的,坚固耐用,制造成本和维护成本都大大低于工业物流系统。
对于成像单元而言,目前在技术上已经实现了可见光成像、近红外成像、红外(热)成像、高光谱成像、稳态荧光成像、非调制叶绿素荧光成像、根系CT成像、三维激光扫描等功能。
这其中,可见光成像是植物表型分析的核心。
近红外成像和红外(热)成像由于能够测量植物水分和干旱状态而一度在表型平台建设上广受追捧,但当系统真正运行时才发现这两个成像单元的像素只有640x480,根本不能满足整株植物分析的需要。
高光谱成像理论上可以获取很多植物内在的信息,但目前在技术上对数据的解析能力还远远不能满足需要,再加上造价昂贵,因此也鲜有人问津。
稳态荧光成像曾经作物一个独立的成像单元存在过,但在数据分析中没有实际价值而成为鸡肋,PlantScreen植物表型成像分析系统整合了叶绿素荧光动力学成像、植物形态学和RGB真彩3D成像、植物热成像、植物高光谱成像、植物NIR成像、自动水分和施肥管理、自动称重、成像室内环境控制、自动成像系统、植物传输系统、自动条形码识别管理、植物图像控制软件和植物表型数据分析等系统,用于植物高通量表型成像分析测量、植物胁迫响应分析测量、植物生长分析测量、植物生态毒理学研究、性状识别及植物生理生态分析研究等。
对于田间植物表型平台而言,而行走式表型平台包括人工驱动行走和自动行走等多种模式,可以配置多种成像单元,PlantScreen植物表型成像分析系统整合了叶绿素荧光动力学成像、植物形态学和RGB真彩3D成像、植物热成像、植物高光谱成像、植物近红外成像、自动条形码识别管理、植物图像控制软件和植物表型数据分析等系统,通过外接传感器和软件系统可测量光合有效辐射、空气温湿度、CO2、风速等环境因子,用于植物高通量表型成像分析测量、植物胁迫响应分析测量、植物生长分析测量、植物生态毒理学研究、性状识别及植物生理生态分析研究等。
来源:点将(上海)科技股份有限公司
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