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科学家现在更容易筛选高产农作物性状的技术

像许多行业一样,大数据正在推动农业创新。科学家试图分析成千上万种植物,以查明可以提高农作物产量的基因调整,这在历史上一直是一项艰巨的任务。为了推动高产农作物的发展,伊利诺伊大学的一个团队正在革新筛选整个田地中植物关键性状的能力。在最近发表在《实验植物学杂志》(JExBot)和《植物,细胞与环境》(PCE)上的两项研究中,它们使这项技术更易于使用。

共同第一作者,伊利诺伊州的博士后研究员凯瑟琳·马萨姆·亨索德说:“对于植物科学家而言,这是向前迈出的重要一步。” “现在,我们可以使用另一种提供更深入信息但又需要更多时间的方法,快速筛选出数千种植物,以找出最有希望的植物,以便进一步研究。有时知道在哪里寻找是最大的挑战,这项研究有助于解决这一问题。 ”

这项工作得到了提高光合作用效率(RIPE)的支持,RIPE是一项国际研究项目,旨在通过改善光合作用来创造更具生产力的粮食作物,光合作用是所有植物将阳光转化为能量和产量的自然过程。RIPE由比尔和梅琳达·盖茨基金会,美国粮食与农业研究基金会(FFAR)和英国政府国际发展部(DFID)赞助。

该团队分析了使用专门的高光谱相机收集的数据,这些相机捕获了从植物表面反射的部分光谱(人眼看不到的大部分光谱)。使用高光谱分析,科学家可以从这些反射光带中提取有意义的信息,以估计与光合作用相关的特征。

“高光谱相机价格昂贵,对计算分析缺乏深入了解的科学家无法获得其数据,”卡尔R的美国农业部农业研究服务部(USDA-ARS)的植物生理学家卡尔·伯纳基(Carl Bernacchi)说:伍斯基因组生物学研究所 “通过这些研究,我们的团队采用了一项遥不可及的技术,并将其提供给我们的研究社区,以便我们发掘出向全世界的农民提供高产作物所需的性状。”

RIPE项目每个田间季节分析数百种植物。用于测量光合作用的传统方法需要每片叶子长达30分钟。尽管更新的技术将效率提高到每株植物仅15秒,但发表在JExBot上的研究却将效率提高了一个数量级,从而使研究人员能够在研究区中捕获数百至数千株植物的光合能力。

在JExBot研究中,研究小组审查了来自两个高光谱相机的数据。一个捕获400-900纳米的光谱,另一个捕获900-1800纳米的光谱。RIPE博士后研究员,共同第一作者彭富说:“我们以前的工作建议我们应该同时使用两台摄像机来估计光合作用能力;但是,这项研究表明只需要一台可以捕获400-900的摄像机。” 从事两项研究。

在PCE研究中,研究小组决定使高光谱信息更有意义,植物科学家也可以访问。该团队仅使用240条反射光谱带和一个辐射转移模型,就如何从高光谱数据中识别出与光合作用相关的七种重要叶片性状进行了探讨,这是许多植物科学家都感兴趣的。

傅说:“我们的结果表明我们并不总是需要'高分辨率'反射率数据来估计光合作用能力。” “如果精心选择数据,我们只需要大约10个高光谱波段,而不是数百甚至一千个高光谱波段。这一结论可以帮助铺平使用便宜的相机进行有意义的测量的方式。”

这些研究将帮助我们绘制从叶片水平到田间水平的不同尺度的光合作用,以鉴定具有良好前景的植物,以供进一步研究。

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