AgriPheno訂閱號專(zhuān)注于持續更新植物生理生態(tài)、植物表型組學(xué)和基因組學(xué)、基因分型、智能化育種及應用、激光雷達探測技術(shù)及數據分析等領(lǐng)域,國內外最新資訊、戰略與政策導讀。本文節選了2019年10月-12月推送的代表性文章,以供大家參閱。
植物逆境研究
? 快速有效的馬鈴薯青枯病抗性及青枯病菌致病力評價(jià)方法
本文報道了一套快速、高效的馬鈴薯離體侵染體系——水培侵染。利用致病力程度不同的青枯病菌進(jìn)行侵染試驗,證明該侵染體系與土壤接種法同樣有效,可用于馬鈴薯青枯病菌的致病力鑒定。通過(guò)對32份馬鈴薯種質(zhì)資源的小規模鑒定,確定了3個(gè)抗病品種,表明該侵染體系是一種有效的馬鈴薯種質(zhì)資源抗性高通量篩選方法。
本文提出了一種基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )的語(yǔ)義分割模型,以像素水平對黃瓜葉片圖像上的白粉病進(jìn)行分割。該模型能夠在像素水平對黃瓜葉片上的白粉病進(jìn)行高精度分割,為黃瓜育種人員評估白粉病的嚴重程度提供了有價(jià)值的工具。
植物根系研究
? 為什么真菌并不總是好人?植物-真菌共生過(guò)程中的表型研究
人們對接種AM真菌是否能提高植物活力進(jìn)行了大量的研究,但這些研究結果卻難以復制,在本文中Rohan Riley博士及其同事試圖找出其原因。
? 長(cháng)期灌溉條件下歐洲赤松林細根功能屬性的可塑性
本文以受水分限制的歐洲赤松林為研究對象,評價(jià)淺表層土壤中細根功能屬性對長(cháng)期灌溉引起的土壤水分可利用性增加的響應。調查的細根功能屬性包括根系統功能屬性、細根動(dòng)態(tài)功能屬性、細根構型功能屬性和形態(tài)功能屬性。
植物表型研究方法/方案
? 不結球白菜生長(cháng)發(fā)育過(guò)程中表型變化
該研究針對設施不結球白菜生長(cháng)發(fā)育過(guò)程中相關(guān)表型指標變化問(wèn)題,利用表型成像技術(shù)獲取不結球白菜整個(gè)生長(cháng)發(fā)育過(guò)程中表型圖片與數據,探討不同品種不結球白菜整個(gè)生長(cháng)期內的投影面積、開(kāi)展度、緊密度、株高、株幅、莢果表型變化趨勢,旨在為不結球白菜種質(zhì)資源的利用和繁育提供科學(xué)依據。
本文中,Walter J D C等研究了車(chē)載LiDAR在小麥AGB和CH無(wú)損估算中的應用,將激光雷達獲得的估算結果與手動(dòng)測量結果進(jìn)行了比較,評估了LiDAR在育種計劃中的適用性。
本文中,Dakhiya Y和Green R M搭建了一個(gè)熱成像平臺,以晝夜溫度振蕩作為植物晝夜節律測定的新指標,測量了不同植物物種、野生型和晝夜節律突變型以及葉和花的晝夜節律,并將熱成像技術(shù)的結果與其他晝夜節律分析技術(shù)的結果進(jìn)行了比較。
? 特邀綜述:新一代植物表型組學(xué)的發(fā)展之路
本文介紹了植物表型采集分析經(jīng)歷的從手工測量計數的初始階段到特定測量工具的輔助階段再到高通量表型組學(xué)3個(gè)階段;提出了推動(dòng)植物表型采集分析發(fā)展的3個(gè)要素: 表型組學(xué)研究設施、表型采集技術(shù)及圖像數據分析方法; 進(jìn)而詳細闡述了表型組學(xué)設施的發(fā)展、國際上代表性的設施平臺情況以及表型采集傳感器和圖像數據分析方法的發(fā)展, 并展望了植物表型組學(xué)未來(lái)的研究方向。
本文結合國內外植物表型組學(xué)研究平臺建設與應用方面的進(jìn)展,以PPAP為基礎,從硬件基礎建設、各類(lèi)表型技術(shù)開(kāi)發(fā)及服務(wù)等方面介紹表型組學(xué)研究設施的技術(shù)應用。
本文的發(fā)現強調了高通量表型平臺對于植物育種早期階段的價(jià)值。盡管基于A(yíng)CC的選擇在選育中表現不是最佳的,但是本文的研究結果表明了ACC在高產(chǎn)大豆品系的有效選擇中發(fā)揮了作用:ACC可以單獨或與產(chǎn)量結合使用,提高高產(chǎn)大豆品系的選擇效率。
本文綜述了棉花高通量表型分析的技術(shù)及其最新進(jìn)展,討論了高通量表型分析在棉花形態(tài)和生理特征研究中的潛在應用,比較了高通量表型分析系統在棉花種植中的優(yōu)點(diǎn)和局限性。
? 利用航空影像預測玉米開(kāi)花期、產(chǎn)量和籽粒大小
本文旨在確定基于無(wú)人機圖像的植被指數分析是否能區分不同雜交玉米植株(都具有良好的產(chǎn)量潛力)在開(kāi)花時(shí)間、產(chǎn)量和粒徑上的差異。本研究使用的UAV平臺包括一架消費級四旋翼機和安裝在萬(wàn)向架上的消費級緊湊型相機。該相機中的傳感器經(jīng)過(guò)Llewellyn Data Processing修改,使得紅色通道感測波長(cháng)在670和770 nm之間,峰值在約710 nm處。因此,該相機生成的是近紅外、綠色、藍色(NGB)圖像,而不是紅色、綠色和藍色(RGB)圖像。
? 花,葉還是兩者都有?如何獲得合適的圖像以自動(dòng)識別植物
本文中,為了探索什么樣的視角及其組合能包含更多的特征信息,以達到更高的識別精度,Rzanny M等開(kāi)發(fā)了一種觀(guān)察開(kāi)花植物的圖像捕獲方案。
光譜技術(shù)
? 多光譜成像在種子表型和質(zhì)量監測中的最新應用概述
本文綜述了利用多光譜成像技術(shù)對不同品種種子進(jìn)行質(zhì)量評價(jià)和安全性分析的研究進(jìn)展,回顧了多光譜成像系統可能的設計結構和圖像采集模式,并討論了這些系統在可用性和適用性方面的總體優(yōu)缺點(diǎn)。本文首次嘗試介紹了多光譜成像技術(shù)在種子表型鑒定和質(zhì)量監測中的應用,給出了種子性狀表征、生理參數預測、缺陷檢測、種子健康檢測等方面的實(shí)例和研究成果。
本研究旨在探討利用冠層RGB圖像的顏色和紋理特征進(jìn)行大豆性狀早期預測的可能性。研究的目標是:篩選能提供最佳預測結果的建模技術(shù);確定哪種類(lèi)型的變量組合能提供最佳的預測結果,如僅使用顏色指數、僅使用紋理指數、同時(shí)使用顏色指數和紋理指數等;研究RGB圖像變換的顏色和紋理信息是否能提高預測結果;通過(guò)早期冠層RGB圖像的顏色和紋理特征,確定生長(cháng)季末期哪些大豆性狀是可以預測的。
新觀(guān)點(diǎn)/新技術(shù)
? X射線(xiàn)顯微斷層掃描和線(xiàn)性判別分析可檢測與栓塞相關(guān)的聲發(fā)射
本文提出了一種利用機器學(xué)習和X射線(xiàn)計算機顯微斷層成像記錄栓塞事件的新方法,用于從2年生盆栽歐洲白蠟樹(shù)干旱試驗過(guò)程中收集的AE數據集中檢測與栓塞相關(guān)的AE信號。栓塞的形成用兩個(gè)寬頻點(diǎn)接觸聲發(fā)射傳感器進(jìn)行聲學(xué)測量,同時(shí)用μCT進(jìn)行可視化。采用機器學(xué)習方法,將μCT視覺(jué)檢測到的栓塞形成與相應的AE信號聯(lián)系起來(lái)。具體地說(shuō),對6個(gè)聲發(fā)射波形參數進(jìn)行線(xiàn)性判別分析(LDA),得到了一個(gè)與栓塞相關(guān)的聲學(xué)脆弱曲線(xiàn),該曲線(xiàn)更像標準的μCT脆弱曲線(xiàn)(VCCT),無(wú)論是在時(shí)間上還是在栓塞導管的絕對數量上。
本文一方面解釋了近紅外光譜技術(shù)是目前最先進(jìn)小型化技術(shù)的原因,另一方面通過(guò)詳細討論定性和定量應用實(shí)例,強調了近紅外光譜技術(shù)對植物分析的影響。在定性實(shí)例中,近紅外光譜技術(shù)成功地將鐵皮石斛加工成的楓斗(DOK,高價(jià)值)從齒瓣石斛加工成的楓斗(DDP,低價(jià)值)中鑒別出,這二者僅通過(guò)目視檢查是不太可能區分的。
植物生理生態(tài)研究
? 光合作用過(guò)程中過(guò)氧化物酶對氧化還原調節功能的研究
Vaseghi等人研究了2-CysPRX作為T(mén)RX氧化酶新功能,證明了其在光到暗的過(guò)渡過(guò)程中共同控制Calvin-Benson-Cycle酶的氧化還原狀態(tài)。
光合作用光系統II(PSII)放氧復合體的結構解析經(jīng)歷了由最初的推測有中間體存在,到放氧過(guò)程放氧復合物存在S0-S4五種狀態(tài),再Mn3CaO4團簇中的原子定位,直到目前水氧化位點(diǎn),O=O形成位點(diǎn)的確定。PSII氧化水生成氧氣過(guò)程清晰和系統的研究為PSII供體側反應,質(zhì)子產(chǎn)生,氧氣釋放的機理有了更新的認識,為合成氧化水的人工催化劑提供了扎實(shí)的理論基礎,意義深遠。
當外圍天線(xiàn)復合體的激發(fā)能被核心天線(xiàn)復合體收集,隨后的能量通過(guò)位于CP43,CP47,D1和D2內的Chla網(wǎng)絡(luò )從CP47或CP43傳遞到P680特殊葉綠素分子對。在強光條件下,主要和次要LHCII中的色素分子簇可充當非光化學(xué)猝滅位點(diǎn),將有害的多余激發(fā)能耗散為熱量。超復合體內的潛在猝滅位點(diǎn)主要位于相鄰天線(xiàn)復合體之間的界面處或附近。這些位置非常適合它們在到達反應中心之前攔截和消耗多余的能量。比該研究稍早一些時(shí)候的報道顯示,生物物理模型研究已經(jīng)獲得了有關(guān)PSII-LHCII超復合物中光收集動(dòng)力學(xué)的初步信息?,F在,菠菜PSII-LHCII超復合物的冷凍電鏡結構為其高度復雜的色素網(wǎng)絡(luò )提供了詳細的框架,并使人們能夠更深入地了解超復合物中光捕獲過(guò)程的動(dòng)力學(xué)和調控。
? 解決維管植物中非光化學(xué)淬滅位點(diǎn)的爭議
大多數NPQ發(fā)生在LHCII中,但PSII核心中還有一個(gè)PsbS依賴(lài)性淬滅的附加位點(diǎn),最有可能出現在核心天線(xiàn)復合體CP43和(或)CP47中。
FR通過(guò)激發(fā)PSI并加速NPQ弛豫和PSII產(chǎn)量增加,對波動(dòng)光下的光合作用產(chǎn)生了有益的影響。這可能是由于增加了質(zhì)子導度gH+,這也可以反映出波動(dòng)光下遠紅光的存在使得擬南芥葉片具有更快的ΔpH耗散和ATP合成。
人工智能/機器學(xué)習
在本文中,Liu Z.等探討了如何將深度學(xué)習方法應用于菊花品種識別,提出了基于VGG16和ResNet50的深度學(xué)習模型,以識別大花菊花。
本文提出了一種在田間自然光照條件下實(shí)現棉鈴自動(dòng)識別和計數的圖像處理算法。該方法為在田間條件下利用彩色圖像估測棉鈴數提供了一種手段,有助于預測作物產(chǎn)量,了解作物生長(cháng)的遺傳機制。
? 基于深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )的作物產(chǎn)量預測
Saeed Khaki 和Lizhi Wang設計了一種用于作物產(chǎn)量預測的深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )(deep neural network,DNN)模型。該模型利用了最先進(jìn)的建模和求解技術(shù),精心設計的深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )能夠從歷史數據中學(xué)習基因型、環(huán)境條件及其相互作用之間的非線(xiàn)性和復雜關(guān)系,并對在已知天氣條件的新地點(diǎn)種植的雜交新品種的產(chǎn)量作出合理準確的預測。
其他
? AgriPheno祝您圣誕及新年快樂(lè ),2020年新臺歷免費領(lǐng)!
2020年定制版新臺歷免費領(lǐng),包郵寄給您。一本清新脫俗、暖萌的新臺歷,作為圣誕及新年禮物送給您!
? 德國WALZ光合熒光技術(shù)巡回學(xué)術(shù)報告通知(上海/泰安/北京/沈陽(yáng))
集成以DUAL-PAM-100為標志的第二代PAM的基本功能,采用先進(jìn)的解卷積技術(shù)(一種根據來(lái)源不同對信號進(jìn)行分離的技術(shù)),WALZ公司推出了可以測量PC和Fd氧化還原狀態(tài)的新一代PAM熒光儀—DUAL-KLAS-NIR四通道動(dòng)態(tài)LED陣列近紅外光譜儀。新設備能夠測量4組不同波段(780-820nm,820-870nm,840-965nm,870-965nm)的信號,實(shí)現對P700(PSI反應中心)、PC和Fd的氧化還原狀態(tài)分別測量。另外,它還可以測量由540nm和460nm光化光激發(fā)的葉綠素熒光,了解葉片深層熒光信息。
感謝各位老師、同學(xué)的關(guān)注、推薦與積極轉發(fā),Agripheno將不忘初心,堅持把國內外最新資訊、戰略與政策導讀分享給大家,以支持到大家的研究工作。作為開(kāi)放公眾平臺,我們歡迎大家撰寫(xiě)各自已發(fā)表文章的介紹投稿,分享最新研究成果。此外,如您有最新的業(yè)內信息需要推送,我們也樂(lè )意效勞。 |