利用多尺度高通量表型分析探索不同浇水条件下苹果基因型的变异情况

利用多尺度高通量表型分析探索不同浇水条件下苹果基因型的变异情况

本文利用高通量表型分析方法,对不同施水方式下生长的苹果树(1000株)进行研究,植物表型资讯介绍如下:

植物结构决定了许多与植物性能相关的性状,如开花强度和光拦截效率等。尽管此前已有果树结构和功能性状基因型变异的相关研究,但在该领域对大量群体进行表型分析仍然具有挑战性。本文利用高通量表型分析方法,对不同施水方式下生长的苹果树(1000株)进行研究。首先,利用T-LiDAR扫描估算凸包体积和阿尔法包体积以及总叶面积比(STAR),实现结构表型分析。其次,通过叶绿素荧光测定计算出半经验指数(IPL),作为叶片光合作用的代表。最后,利用热红外和多光谱机载成像技术计算冠层温度变化、水分亏缺和植被指数。

图1:T-LiDAR变量,以及与成像数据和直接植物测量值的比较

将利用上述方法估算的所有性状值与低通量植物测量值进行比较发现:植被指数和阿尔法包体积与叶片面积和树干横截面积呈显著相关,IPL值与独立叶片数据集上收集的光合作用测量值具有很强的相关性。相比之下,利用航空图像估计的气孔导度和冠层温度之间的相关性较低,此结果与测量尺度上的差异有关。除叶片光合作用外,几乎所有性状都获得了高遗传力值,这可能与较大的树内变异有关。在聚类过程中利用基因型方法,定义了六类结构和功能组合。不同群体之间的差异显示了结构和功能特征之间的几种组合,表明存在独立的遗传控制。

图2.T-LiDAR与多光谱(MS)成像指数之间的相关性

图3.对整个群体结构和功能性状的遗传值进行多变量分析的结果

来源:

Coupel-Ledru A, Pallas B, Delalande M, et al. Multi-scale high-throughput phenotyping of apple architectural and functional traits in orchard reveals genotypic variability under contrasted watering regimes. Horticulture Research ISSN 2052-7276 (online)

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