到2050年，全球人口將達(dá)到97億，預(yù)計作物產(chǎn)量翻一番才能滿足全球人口的糧食需求。為了達(dá)到這一目標(biāo)，作物產(chǎn)量需每年增長2.4%，但目前作物產(chǎn)量平均增長率僅為1.3%。作物生產(chǎn)性能的遺傳改良仍然是提高作物生產(chǎn)力的關(guān)鍵因素，但當(dāng)前的改善速度無法滿足可持續(xù)性和糧食安全的需要。與廣泛的遺傳信息相比，表型分析已成為理解復(fù)雜性狀遺傳基礎(chǔ)的瓶頸。為了打破這一瓶頸并提高分子育種的效率，迫切需要可靠、自動和高通量的表型技術(shù)，為育種學(xué)家提供新的見解，以選擇適應(yīng)資源短缺和全球氣候變化的新品種。

表1 作物表型組學(xué)重要發(fā)展歷程

隨著高通量表型技術(shù)的迅速發(fā)展，該領(lǐng)域的研究正進(jìn)入一個新的“表型組學(xué)”時代。作物表型組學(xué)研究集農(nóng)學(xué)、生命科學(xué)、信息科學(xué)、數(shù)學(xué)和工程科學(xué)于一體，將高性能計算技術(shù)和人工智能技術(shù)相結(jié)合，探索復(fù)雜環(huán)境下作物生長的多種表型信息。作物表型組學(xué)研究的最終目標(biāo)是構(gòu)建有效的技術(shù)體系，能夠以高通量、多維度、大數(shù)據(jù)、智能、自動測量的方式對作物進(jìn)行表型分析，創(chuàng)造出一種多種形態(tài)、多尺度、表型+環(huán)境+基因型條件下獲得大數(shù)據(jù)的工具。

G×P×E互作示意圖

本文從表型數(shù)據(jù)收集、表型分析等方面概述了作物表型組學(xué)的研究現(xiàn)狀，介紹了細(xì)胞、組織、器官、植株、田間群體等不同水平的作物表型分析方法，討論了表型數(shù)據(jù)提取、分析和存儲研究中的實際問題。Zhao C等認(rèn)為表型組學(xué)正在進(jìn)入具有多領(lǐng)域、多層次和多尺度特征的大數(shù)據(jù)時代，強調(diào)了建立多尺度、多維度和跨區(qū)域作物表型大數(shù)據(jù)庫的必要性和重要性。最后，Zhao C等討論了作物表型組學(xué)未來的挑戰(zhàn)和前景，并為精確育種提出新的智能解決方案。

表2 作物微觀尺度表型性狀分析的常用方法和發(fā)展方向

表3 高通量植物表型平臺成像技術(shù)綜述

表4 可控環(huán)境下作物表型技術(shù)及平臺設(shè)備一覽表

表5 田間表型平臺的特征和應(yīng)用詳表

Zhao C, Zhang Y, Du J, et al. Crop phenomics: current status and perspectives. Frontiers in Plant Science, 2019, 10: 714.

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