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AgriPheno訂閱號(hào)推送文章匯編(2021年6-12月)
日期:2021-12-31 12:31:41

AgriPheno訂閱號(hào)專注于持續(xù)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(yīng)用、激光雷達(dá)探測技術(shù)及數(shù)據(jù)分析等領(lǐng)域,國內(nèi)外最新資訊、戰(zhàn)略與政策導(dǎo)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

鹽堿條件下藜麥生長和蒸騰的高分辨率分析

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(yàn)了高分辨率功能表型平臺(tái)生理標(biāo)記在耐鹽育種篩選的應(yīng)用潛力。

? 基于高通量表型的紅花抗旱性基因型差異分析

為研究數(shù)字成像技術(shù)在抗旱性表型鑒定中的應(yīng)用,本文在高通量自動(dòng)表型分析平臺(tái)上,對不同干旱脅迫下的紅花群體進(jìn)行了遺傳多樣性篩選。

 

植物根系研究

根系物候研究仍然困難,但正在成為研究熱點(diǎn)

根系物候研究至今仍然是非常困難的研究領(lǐng)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(diǎn)。

11種溫帶樹種吸收細(xì)根生長的物候具有顯著相似性

本文利用微根管法獲取圖像,采用每個(gè)圖幅的細(xì)根數(shù)量作為細(xì)根生長指標(biāo),觀測了11種溫帶樹種的細(xì)根生長動(dòng)態(tài),分析了土壤35cm厚土層中一級(jí)細(xì)根和二級(jí)細(xì)根的物候和生長,以及每月和全年的細(xì)根生長,并建立細(xì)根生長動(dòng)態(tài)與年降雨量關(guān)系。

作物根系表型新進(jìn)展:玉米根系構(gòu)型分異不影響吸水能力

本文在控制環(huán)境下評(píng)價(jià)了不同時(shí)期的雜交玉米的根系構(gòu)型,在大田條件下對比了雜交種個(gè)體和種群的根系吸水能力。

專刊推薦|Virtual Issue:填補(bǔ)全球尺度植物根系功能屬性認(rèn)識(shí)缺陷

本文重點(diǎn)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(rèn)識(shí),主要關(guān)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(bào)道的一些“早期觀點(diǎn)”。

 

植物表型研究方法/方案

高通量植物表型的機(jī)器人技術(shù):回顧和展望

本文綜述了機(jī)器人技術(shù)在高通量植物表型鑒定中的最新發(fā)展,文中將機(jī)器人技術(shù)定義為一個(gè)由三部分組成的系統(tǒng):(1)感知目標(biāo)及其環(huán)境的感知模塊,(2)解釋信息并形成自適應(yīng)決策的計(jì)算模塊,以及(3)完成某些預(yù)期操作的驅(qū)動(dòng)模塊(例如,機(jī)器人探測、性狀測量和導(dǎo)航)。

? 表型組學(xué)在綠豆等豆類作物水分利用效率基因型鑒定中的應(yīng)用

本研究旨在優(yōu)化表型組學(xué)方法,通過應(yīng)用高通量表型分析技術(shù)鑒定綠豆等豆類作物的水分利用效率基因型。

? 重大進(jìn)展|南農(nóng)周濟(jì)教授實(shí)驗(yàn)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(tái)

本文結(jié)合了背包式激光雷達(dá)、三維計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)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(diǎn)云的表型分析平臺(tái)CropQuant-3D,并通過田間獲取的氮素響應(yīng)性狀來鑒選氮素高效利用的小麥品種。

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基于光學(xué)傳感的谷類作物表型研究進(jìn)展

本文回顧了基于光學(xué)傳感的表型分析(OSP)在作物研究中的最新進(jìn)展和應(yīng)用,還討論了當(dāng)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(guān)決策提供明確的指導(dǎo)。

 

新觀點(diǎn)/新技術(shù)

Phenoplate:一種評(píng)估化學(xué)脅迫下微藻非光化學(xué)淬滅對溫度和光照相互作用的新方法

本文展示了一個(gè)新的實(shí)驗(yàn)方案,用于同時(shí)沿多個(gè)脅迫梯度進(jìn)行高通量光生理測量。具體方案是通過將IMAGING-PAM與實(shí)驗(yàn)室PCR實(shí)驗(yàn)中廣泛使用的熱循環(huán)儀相結(jié)合來實(shí)現(xiàn)的,整合溫度,光照,磷含量多種實(shí)驗(yàn)處理,非常值得借鑒!

光合氣體交換、調(diào)制葉綠素?zé)晒狻⑷展庹T導(dǎo)葉綠素?zé)晒馔綔y量系統(tǒng):一種遙感葉綠素?zé)晒獾脑u(píng)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(chǔ)上稍加改造而成。系統(tǒng)由GFS-3000配備3050-F光纖型PAM葉綠素?zé)晒饽K,進(jìn)行氣體交換和調(diào)制葉綠素?zé)晒獾耐綔y量。光譜熒光部分通過整合一部QE Pro光譜儀實(shí)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(yīng)用

本文使用3臺(tái)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(jìn)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(guān)結(jié)果發(fā)表在Soil Science上。

[封面文章]IMAGING-PAM洞察植物間“微妙關(guān)系”及適應(yīng)性

近期,IMAGING-PAM參與的相關(guān)研究頻繁登上專業(yè)學(xué)術(shù)期刊的封面充分說明了它在國際光合作用研究和葉綠素?zé)晒獬上駪?yīng)用領(lǐng)域的認(rèn)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(dòng)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(yīng)對低溫:(1)上調(diào)代謝庫容量和/或(2)下調(diào)光化學(xué)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(xì)胞儀(IFC)在真核細(xì)胞培養(yǎng)中的應(yīng)用

Ampha Z32不僅可以在發(fā)酵過程中可靠測定細(xì)胞活力,細(xì)胞大小的變化,評(píng)估培養(yǎng)條件;還可以在昆蟲細(xì)胞bv感染過程中篩選理想的表達(dá)條件、病毒滴度,預(yù)測BV昆蟲細(xì)胞系統(tǒng)中獲得胞內(nèi)蛋白的理想時(shí)間,可廣泛應(yīng)用于微生物和動(dòng)物單細(xì)胞的培養(yǎng)中。

 

激光雷達(dá)

? 激光雷達(dá)為植物育種和管理的表型組學(xué)研究提供了新的思路:最新進(jìn)展和未來展望

近期,南京農(nóng)業(yè)大學(xué)、中國科學(xué)院和法國農(nóng)業(yè)科學(xué)院等單位聯(lián)合在ISPRS Journal of Photogrammetry and RemoteSensing撰文,就激光雷達(dá)在植物育種和管理的物候?qū)W研究方面的最新進(jìn)展和未來展望進(jìn)行了總結(jié)。

? 激光雷達(dá)(LiDAR)在生態(tài)立地調(diào)查中的應(yīng)用

近日,美國農(nóng)業(yè)部技術(shù)專家Gerg Schmidt發(fā)表了他在生態(tài)立地調(diào)查中應(yīng)用LiDAR技術(shù)的相關(guān)案例。關(guān)注土壤的科學(xué)家越來越多地使用裸地 LiDAR 衍生的數(shù)字高程模型,因?yàn)樗鼈兙哂袠O高的土壤測繪精度,但土壤和植物科學(xué)部門對其他專注于地表特征的 LiDAR 衍生產(chǎn)品的關(guān)注較少。LiDAR 具有通過冠層高度模型 (CHM) 協(xié)助生態(tài)學(xué)家編制植被清單的巨大潛力。

 

其他

? 上海農(nóng)業(yè)科學(xué)院莊行試驗(yàn)站-澤泉科技植物表型技術(shù)研究平臺(tái)科研服務(wù)預(yù)約平臺(tái)上線

上海農(nóng)業(yè)科學(xué)院莊行試驗(yàn)站-澤泉科技植物表型技術(shù)研究平臺(tái)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(wù),目前服務(wù)領(lǐng)域包括植物生理學(xué)、植物病理學(xué)、遺傳育種、突變株篩選等。

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