LysipheN:一种用于近实时高频作物表型的物联网设备


发布时间:

2023-10-03

来源:

本站

作者:

PhenoTrait

气候不稳定直接影响农业环境。水资源短缺、气温升高和土壤生物群的变化是环境变化引起的一些因素。为了评估各种胁迫因素对作物生产性能的影响,同时将表型成本保持在合理水平,需要验证和精确的表型性状。使用溶渗仪测量蒸腾效率的实验方法往往昂贵且需要复杂的基础设施。本研究展示了一个自动化、可靠、小型、低成本的原型系统的开发和测试过程,该系统使用具有近实时高频潜力的物联网。由于其防水性能,LysipheN可以单独评估每种植物,并可以在不同的环境条件下(农场、田地、温室等)进行实验。LysipheN集成了多个传感器,根据所需的干旱情况自动灌溉,以及通过数据平台远程无线连接来监控每个植株和设备的性能。在试验中,LysipheN被证明是足够敏感的,可以检测和测量植物的蒸腾作用,从早期到最终的植物发育阶段。尽管结果是在普通豆类上产生的,但LysipheN可以扩大规模/适应其他作物。该工具用于筛选蒸腾,蒸腾效率和蒸腾相关的生理性状。由于它的价格,耐用性和防水设计,LysipheN将在现实的生态和繁殖环境中筛选种群。它的工作原理是对最合适的亲本系进行表型分析,描述基因库的特征,并允许育种者根据实际的农艺背景,利用功能性状(与LysipheN单位所在的位置相关)进行目标特异性选择。

 

图1 10个原型的原始重量数据(三天评估)。GU1 ~ GU5幼苗(Plants closer to sowing,PCS)(播种后1个月),GU6 ~ GU10 (Plants closer to harvest,PCH) 接近最终收获的植株(播种后>80天)。

 

图2 空气温度、电路板温度、阀杆内部温度(插入热电偶)、土壤温度、空气相对湿度和计算的蒸气压差(Vapor pressure deficit,VPD)。GU1至GU5研究的是幼苗(Plants closer to sowing,PCS)(播种后1个月),GU6至GU10 (Plants closer to harvest,PCH)研究的是接近最终收获的植株。

 

图3 总表面叶面积根据每株植物单表面叶面积的测量计算(评估三天)。GU1 ~ GU5含有幼苗(PCS)(播种后1个月),GU6 ~ GU10含有接近生理成熟(播种后>80天)的老植株(PCH)。

 

图4 计算每个单个GU的累积蒸腾。GU1 ~ GU5含有幼苗(PCS)(播种后1个月),GU6 ~ GU10含有老苗(播种后>80天)。

 

图5 净累积蒸腾是计算每个原型的每叶面积单位。GU1 ~ GU5包含幼苗(PCS)(播种后1个月)的数据,GU6 ~ GU10 (PCH)包含生理成熟植株(播种后>80天)的数据。在GU2和GU10数据中可以注意到残余噪声的影响。标出GU1-5和GU6-10之间的差异,因为这些植物的总叶表面积(Total Leaf surface Area,TLA)较低。

 

图6  植物原型——两组。1. 右图:5株幼苗(PCS)的原型(播种后1个月)。2. 左- 5个老株(PCH)原型(播种后>80天)。3.中心-水源容器为原型的自动日常灌溉供应。

 

图7 带有实验植物(右)和控制植物(左)的原型。1. 5株幼苗(播种后1个月)。2. 5个使用较老(PCH)植株的原型(播种后>80天)。3.控制植物。请注意,所有表面覆盖黑色聚乙烯。在中间(1和2之间)有一个灌溉盆,供自动灌溉。

 

图8 重量单位。1特氟龙底座,用于放置锅。电气Ip65箱。圆形软黄色6英寸直径PVC底座。4. 用于连接传感器和滴灌管的输出孔。5. 泵用于灌溉。

 

图9 硬件方案连接。1. 120V-12V直流适配器(电源)。2. 电气12V备用系统。3.连接器。4. 开关。5。12-5 VDC转换器。6. 用于控制灌溉泵的继电器。7. 灌溉水源(水箱)。8. 泵用于灌溉。9. ADS1232 ADC。10. Atmega328p单片机。11. MAX6675 ADC。12. 称重传感器(重量传感器)。13. 模拟土壤湿度传感器。14.种植在花盆里。微小的k型热电偶(温度传感器)。16. 继电器用于传感器电子系统的电气开/关开关。17. 树莓派zero w.。Web应用程序(用户界面)。

 

图10 在校准过程中实时显示数据的应用程序接口。从左至右为过去36小时的重量和温度图;最后30分钟重量和温度图;总水;并在实验和下载数据面板中显示当前灌水量。

 

图11 表型分析的平台。请注意,可以在全局数据库中访问完整的实验位置测量数据和控制变量信息以及原型的接收数据。

 

来 源

Duvan Pineda-Castro, Harold Diaz, Jonatan Soto et al. LysipheN : A gravimetric IoT device for Near Real-time High-Frequency Crop Phenotyping: a case study on common beans, 29 August 2023, under review.

 

编辑

王春颖

推荐新闻

石时之约|韩志国:透过表型数据,看见植物的喜怒哀乐!

本期石时之约,我们将对话慧诺瑞德(北京)科技有限公司总经理、国际植物表型学会(IPPN)执委会委员/工业分会副主席韩志国,一起从表型数据的科学角度,去读懂农作物的喜怒哀乐和前世今生。

慧科研、慧育种、慧种田——慧聚改变的力量

让我们“慧聚”在一起,为“慧科研、慧育种、慧种田”赋能。

高通量植物表型平台建设注意事项

育种,是在给定的环境条件下,选择各种表型指标(产量、品质、抗性)最优的基因型材料的过程(AI育种,从这里起步)。育种工作中大约70%的工作量来自表型观察测量和筛选,是最耗人力物力的过程。

作物生理表型测量基础原理

生理表型测量的核心在于“早、快”,要在肉眼可见之前就能测量并预判出变化趋势,才是这个技术的核心价值。叶绿素荧光成像,恰好满足了这个要求。