2024年5月，美國(guó)博伊斯湯普森植物研究所Li’ang Yu等人在Plant Physiology發(fā)表了題為Development of a mobile, high-throughput, and low-cost image-based plant growth phenotyping system的文章。研發(fā)了一種低成本、高通量、易移動(dòng)的植物生長(zhǎng)動(dòng)態(tài)表型監(jiān)測(cè)系統(tǒng)，為監(jiān)測(cè)鹽脅迫或干旱脅迫下作物生長(zhǎng)及響應(yīng)特征提供了新的工具。
該研究構(gòu)建了植物生長(zhǎng)發(fā)育的無(wú)損表型動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)系統(tǒng)，結(jié)合GWAS分析鑒定出6個(gè)與豇豆干旱響應(yīng)相關(guān)的新基因，同時(shí)基于T-DNA驗(yàn)證了這些基因在干旱脅迫適應(yīng)中的作用。
該系統(tǒng)硬件由PhenoRig、PhenoCage、AWWESmo三個(gè)部分組成，采用輕質(zhì)材料并通過(guò)3D打印技術(shù)快速制造，底部配備滑輪，便于在不同實(shí)驗(yàn)環(huán)境中靈活移動(dòng)，同時(shí)軟件由RasPiPheno Pipeline和RasPiPheno App組成，其中RasPiPheno Pipeline對(duì)收集到的圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行自動(dòng)化集中處理，并上傳至RasPiPheno App，以便在研究中實(shí)現(xiàn)快速、高效的數(shù)據(jù)分析和解讀。
模型構(gòu)成硬件設(shè)施
PhenoRig：用于捕獲植物頂部視圖圖像
PhenoCage：用于捕獲復(fù)雜3D結(jié)構(gòu)植物的側(cè)視圖圖像
AWWESmo：用于監(jiān)測(cè)植物蒸騰作用的自動(dòng)稱重和澆水設(shè)備
模型構(gòu)成軟件系統(tǒng)
RaspiPheno Pipeline：集成了PlantCV算法，自動(dòng)化的圖像采集和數(shù)據(jù)處理流程
RaspiPheno App：基于Shiny R（用于構(gòu)建交互式網(wǎng)頁(yè)應(yīng)用程序的 R 語(yǔ)言框架）的交互式數(shù)據(jù)分析應(yīng)用程序
分析結(jié)果表明，該系統(tǒng)對(duì)鹽脅迫或干旱脅迫作物生長(zhǎng)的表型監(jiān)測(cè)精準(zhǔn)且可靠。研究團(tuán)隊(duì)通過(guò)監(jiān)測(cè)莖梢變化發(fā)現(xiàn)擬南芥在鹽脅迫下生長(zhǎng)速率存在顯著下降，同時(shí)對(duì)比干旱脅迫下5個(gè)豇豆品種和2個(gè)菜豆品種的生理指標(biāo)，發(fā)現(xiàn)不同基因型和處理間植物生長(zhǎng)速率和蒸散速率存在顯著差異。
研究發(fā)現(xiàn)，植物生長(zhǎng)動(dòng)態(tài)表型監(jiān)測(cè)系統(tǒng)在干旱脅迫下，能有效監(jiān)測(cè)植物群體生理生態(tài)指標(biāo)的變化特征。研究以368 份豇豆進(jìn)行試驗(yàn)，確定豇豆鮮重與系統(tǒng)預(yù)估的莖梢面積高度相關(guān)；干旱脅迫下19份樣本生長(zhǎng)速率提高，64份生長(zhǎng)速率嚴(yán)重下降，蒸騰速率較對(duì)照下降55%、光合速率和葉綠素含量較對(duì)照出現(xiàn)不同程度下降，但葉溫顯著提高。
研究利用植物生長(zhǎng)動(dòng)態(tài)表型監(jiān)測(cè)系統(tǒng)收集數(shù)據(jù)，通過(guò)全基因組關(guān)聯(lián)分析(GWAS)，鑒定出6個(gè)與豇豆干旱響應(yīng)相關(guān)的新基因。在擬南芥中找到同源基因，用其純合T-DNA插入株系驗(yàn)證了6個(gè)新基因與維持蓮座型葉叢生長(zhǎng)相關(guān)。
該研究研發(fā)了一種低成本、高通量、可移動(dòng)的植物生長(zhǎng)動(dòng)態(tài)表型監(jiān)測(cè)系統(tǒng)，可用于監(jiān)測(cè)植物群體在鹽脅迫或干旱脅迫下的生長(zhǎng)及響應(yīng)特征，并發(fā)現(xiàn)6個(gè)與干旱響應(yīng)相關(guān)的新基因。
原文鏈接：doi.org/10.1093/plphys/kiae237
