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    橫斷面形態(tài)的高通量表型分析以評估莖稈抗倒伏性

    2022/8/24
    莖稈倒伏(風暴期間植物莖稈的機械故障)導致全球谷物產(chǎn)量每年損失5%至25%。植物莖稈的橫截面形態(tài)是決定莖稈抗倒伏性的關(guān)鍵因素。然而,先前開發(fā)的用于量化植物莖的橫截面形態(tài)的技術(shù)是相對低產(chǎn)量的、昂貴的,并且通常需要專門的設備和專業(yè)知識。需要一種簡單且具有成本效益的技術(shù)來以高通量方式量化與莖稈抗倒伏性相關(guān)的植物性狀。

    橫斷面表型通常與莖的強度和莖的抗倒伏性有關(guān)。玉米(左)和小麥(右)


    開發(fā)了一種新的表型分析方法,并將其應用于一系列植物樣本,包括玉米 (Zea mays)、高粱 (Sorghum bicolor)、小麥 (Triticum aestivum)、毒鐵杉 (Conium maculatum) 和擬南芥 (Arabis thaliana)。對每種植物類型的大直徑、小直徑、果皮厚度和維管束數(shù)量進行了量化。線性相關(guān)分析表明,新開發(fā)的方法與更耗時的手動技術(shù)之間具有很強的一致性(R2 > 0.9)。此外,新方法用于生成植物莖的幾個特定于標本的有限元模型。所有的模型都沒有問題,并成功地導入有限元軟件進行分析。當受到實際施加的載荷時,所有模型都展示了合理和穩(wěn)定的解決方案。

    A玉米、B高粱、C毒鐵杉、D小麥和E擬南芥的數(shù)字圖像

    一種快速、低成本、用戶友好的表型方法被開發(fā)用于量化二維植物橫截面。與以前開發(fā)的技術(shù)相比,該方法減少了樣品制備時間和成本。這種新方法采用了立體鏡和半自動圖像處理算法。該算法可用于生成植物莖稈的特定樣本、尺寸精確的計算模型(包括有限元模型)。

    來源:Plant Methods.High throughput phenotyping of cross-sectional morphology to assess stalk lodging resistance.Yusuf A. Oduntan, Christopher J. Stubbs & Daniel J. Robertson
    https://plantmethods.biomedcentral.com/articles/10.1186/s13007-021-00833-3
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