AgriPheno訂閱號專注于持續(xù)更新植物生理生態(tài)、植物表型組學和基因組學、基因分型、智能化育種及應用、激光雷達探測技術及數(shù)據分析等領域,國內外最新資訊、戰(zhàn)略與政策導讀。本文節(jié)選了2021年6 -12月推送的代表性文章,以供大家參閱。
植物逆境研究
本研究探索了鹽脅迫對藜麥吸水、蒸騰和生長的交互影響,確定了兩種藜麥對不同鹽度的耐鹽策略,檢驗了高分辨率功能表型平臺生理標記在耐鹽育種篩選的應用潛力。
為研究數(shù)字成像技術在抗旱性表型鑒定中的應用,本文在高通量自動表型分析平臺上,對不同干旱脅迫下的紅花群體進行了遺傳多樣性篩選。
植物根系研究
根系物候研究至今仍然是非常困難的研究領域,但從近年來的研究成果看,根系物候研究正在成為研究熱點。
本文利用微根管法獲取圖像,采用每個圖幅的細根數(shù)量作為細根生長指標,觀測了11種溫帶樹種的細根生長動態(tài),分析了土壤35cm厚土層中一級細根和二級細根的物候和生長,以及每月和全年的細根生長,并建立細根生長動態(tài)與年降雨量關系。
本文在控制環(huán)境下評價了不同時期的雜交玉米的根系構型,在大田條件下對比了雜交種個體和種群的根系吸水能力。
? 專刊推薦|Virtual Issue:填補全球尺度植物根系功能屬性認識缺陷
本文重點介紹了根系功能屬性和根際功能屬性在生態(tài)系統(tǒng)過程中的作用的最新認識,主要關注2019年和2020年發(fā)表在New Phytologist上的根系功能屬性研究成果,并涉及該文寫作期間報道的一些“早期觀點”。
植物表型研究方法/方案
本文綜述了機器人技術在高通量植物表型鑒定中的最新發(fā)展,文中將機器人技術定義為一個由三部分組成的系統(tǒng):(1)感知目標及其環(huán)境的感知模塊,(2)解釋信息并形成自適應決策的計算模塊,以及(3)完成某些預期操作的驅動模塊(例如,機器人探測、性狀測量和導航)。
本研究旨在優(yōu)化表型組學方法,通過應用高通量表型分析技術鑒定綠豆等豆類作物的水分利用效率基因型。
? 重大進展|南農周濟教授實驗室研發(fā)高通量小麥田間三維表型采集和智能化分析平臺
本文結合了背包式激光雷達、三維計算機視覺技術和開源圖像分析算法開展了大規(guī)模田間小麥表型性狀采集,建立了基于三維點云的表型分析平臺CropQuant-3D,并通過田間獲取的氮素響應性狀來鑒選氮素高效利用的小麥品種。
本文回顧了基于光學傳感的表型分析(OSP)在作物研究中的最新進展和應用,還討論了當前OSP面臨的挑戰(zhàn),并提供了可能的解決方案。本文的目的是為研究人員和育種人員理解表型分析策略和相關決策提供明確的指導。
新觀點/新技術
? Phenoplate:一種評估化學脅迫下微藻非光化學淬滅對溫度和光照相互作用的新方法
本文展示了一個新的實驗方案,用于同時沿多個脅迫梯度進行高通量光生理測量。具體方案是通過將IMAGING-PAM與實驗室PCR實驗中廣泛使用的熱循環(huán)儀相結合來實現(xiàn)的,整合溫度,光照,磷含量多種實驗處理,非常值得借鑒!
? 光合氣體交換、調制葉綠素熒光、日光誘導葉綠素熒光同步測量系統(tǒng):一種遙感葉綠素熒光的評估方法
該系統(tǒng)是在光合熒光同步測量系統(tǒng)GFS-3000的基礎上稍加改造而成。系統(tǒng)由GFS-3000配備3050-F光纖型PAM葉綠素熒光模塊,進行氣體交換和調制葉綠素熒光的同步測量。光譜熒光部分通過整合一部QE Pro光譜儀實現(xiàn)。
植物生理生態(tài)研究
? ACE土壤碳通量監(jiān)測系統(tǒng)對不同水分和溫度條件下土壤呼吸的研究應用
本文使用3臺ACE土壤碳通量監(jiān)測系統(tǒng)對不同水分溫度下的土壤呼吸進行了研究,旨在量化高土壤含水量和土壤溫度對土壤呼吸的影響,相關結果發(fā)表在Soil Science上。
? [封面文章]IMAGING-PAM洞察植物間“微妙關系”及適應性
近期,IMAGING-PAM參與的相關研究頻繁登上專業(yè)學術期刊的封面充分說明了它在國際光合作用研究和葉綠素熒光成像應用領域的認可度是非常高的。
? 在PGRL1缺失的條件下,PGRL2觸發(fā)PGR5的降解
為了在動態(tài)的季節(jié)性生長周期中保持光合作用捕獲的光能和代謝需求之間的平衡,耐寒植物采用了兩種主要策略來應對低溫:(1)上調代謝庫容量和/或(2)下調光化學效率,以平衡光合作用裝置對光能的收集和利用。
? Ampha Z32阻抗流式細胞儀(IFC)在真核細胞培養(yǎng)中的應用
Ampha Z32不僅可以在發(fā)酵過程中可靠測定細胞活力,細胞大小的變化,評估培養(yǎng)條件;還可以在昆蟲細胞bv感染過程中篩選理想的表達條件、病毒滴度,預測BV昆蟲細胞系統(tǒng)中獲得胞內蛋白的理想時間,可廣泛應用于微生物和動物單細胞的培養(yǎng)中。
激光雷達
? 激光雷達為植物育種和管理的表型組學研究提供了新的思路:最新進展和未來展望
近期,南京農業(yè)大學、中國科學院和法國農業(yè)科學院等單位聯(lián)合在ISPRS Journal of Photogrammetry and RemoteSensing撰文,就激光雷達在植物育種和管理的物候學研究方面的最新進展和未來展望進行了總結。
近日,美國農業(yè)部技術專家Gerg Schmidt發(fā)表了他在生態(tài)立地調查中應用LiDAR技術的相關案例。關注土壤的科學家越來越多地使用裸地 LiDAR 衍生的數(shù)字高程模型,因為它們具有極高的土壤測繪精度,但土壤和植物科學部門對其他專注于地表特征的 LiDAR 衍生產品的關注較少。LiDAR 具有通過冠層高度模型 (CHM) 協(xié)助生態(tài)學家編制植被清單的巨大潛力。
其他
? 上海農業(yè)科學院莊行試驗站-澤泉科技植物表型技術研究平臺科研服務預約平臺上線
上海農業(yè)科學院莊行試驗站-澤泉科技植物表型技術研究平臺將面向長三角科研院所及育種企業(yè)提供共享式的開放服務,目前服務領域包括植物生理學、植物病理學、遺傳育種、突變株篩選等。
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2022年即將到來,我們特別定制了新臺歷,免費送給您!希望這份溫暖的新年禮物,能陪伴您走過2022年的每一天,讓您的生活充滿詩情畫意!
? 最團圓夜是中秋,AgriPheno祝您節(jié)日快樂!
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