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利用无人机捕捉玉米整个生长期变化的忽视位点

利用无人机捕捉玉米整个生长期变化的忽视位点

  • 分类:植物表型资讯
  • 作者:PhenoTrait
  • 来源:本站
  • 发布时间:2021-06-21 06:10
  • 访问量:

【概要描述】2017年,相关研究人员利用无人机对G2F项目中280个不同重复玉米杂交组合的1500多个玉米(Zea mays L.)杂交种行区进行了农艺评价。

利用无人机捕捉玉米整个生长期变化的忽视位点

【概要描述】2017年,相关研究人员利用无人机对G2F项目中280个不同重复玉米杂交组合的1500多个玉米(Zea mays L.)杂交种行区进行了农艺评价。

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结合传统表型分析方法和群体分离遗传作图,已经在许多作物中找到了控制复杂性状的基因座。基于无人机(UAS)表型研究有助于揭示时间特异性相关位点与以前无法评估的复杂性状之间更新的动态关系。2017年,相关研究人员利用无人机对G2F项目中280个不同重复玉米杂交组合的1500多个玉米(Zea mays L.)杂交种行区进行了农艺评价。

 

根据高产和低产量值对2017年生长的杂交种的每一飞行的株高进行分类的图示

 

模型评估和可变重要性得分

 

每周,利用无人机捕捉三种不同管理条件下生长季植株高度变化:最适灌溉种植(G2FI)、最适旱地不灌溉种植(G2FD)和胁迫后期种植(G2LA)。然后,采用随机森林(RF)算法,根据产量的重要程度对不同飞行高度进行排序。在G2FI试验中,通过早期飞行获得的株高对于预测玉米产量(GY)具有更高的重要性(基于基尼分数),但对于G2FD(-0.06∼0.73)G2FI(0.33∼0.76)和G2LA(0.26∼0.78)试验中,波动的基因组预测也具有更高的准确性。全基因组关联分析发现52个显著的单核苷酸多态性(SNPs),其中7个在多次飞行或试验中都发现的,45个是飞行或试验单独发现的。每个染色体对株高贡献的总累积标记效应也随飞行而变化。综上所述,利用UAS表型,许多候选基因在玉米生长发育的相对早期阶段也可能在植物结构调控中发挥作用。

 

使用混合效应空间模型的最佳线性无偏预测(blup),对每个飞行的植物高度合并曼哈顿图

 

来源:

Adak A, Murray S, Anderson S, et al. Unoccupied aerial systems discovered overlooked loci capturing the variation of entire growing period in maize. Plant Genome. 2021 May 19;e20102. doi: 10.1002/tpg2.20102.

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