世界各地的基因库正在转变为生物数字资源中心，不仅提供对植物材料本身的访问，而且还提供其表型和基因型信息。而育种家和科学家面临的巨大挑战在于如何从数以千计的基因库中找到有用的植物遗传资源。因此，增加植物相关性状信息将有助于促进植物遗传资源在育种和研究中的利用，其中，抗性性状对于农业系统适应未来的挑战至关重要。

为了使育种前决策成为可能，为新的、未使用的或长期被遗弃的抗性基因提供供体是德国联邦农业和园艺作物非原位基因库等基因库的主要目的之一。本研究通过对分离叶片进行高通量成像与机器测量感染叶面积比例相结合，对莱布尼茨植物遗传和作物植物研究所(IPK)收集的几乎所有冬小麦(Triticum aestivum L.)进行抗白粉病（PM）定量测试。在这个过程中，感染并拍摄了7320个小麦PGR种质和154个品种（Elite Panel）的113,638个小麦叶片。得到的整个实验数据集中，原始感染叶面积值从0%到98%不等、PGR样本的平均侵染率(47.25%)高于测试的Elite Panel(24.14%)，而Elite Panel的最大侵染率(91%)略低。

总而言之，本研究提供的大量表型数据，结合已有的基因组信息，以及将本试验结果与使用IPK的PGR群体的其他研究联系起来的可能性，为开发新的基于基因型的预测和映射方法提供了一个有价值和独特的训练数据集。

图1 高通量白粉病表型的实验设计和工作流程示意图

图2 支持排除极端/意外数据点的原始和整理(剩余)数据的分布: (1)基于单个基因型技术复制的离群值;(2)基于易感对照基因型感染水平的离群值实验; (3)基于单个基因型生物复制感染水平差异的异常值。图顶部的数字表示每个类别中的数据点数量。

图3 植物遗传资源7398个确定基因型感染叶面积百分比的最佳线性无偏估计的直方图。红色虚线表示分布的平均值。