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基于生物标记的表型分析评估豌豆根腐病抗性
发布时间:
2021-03-15
来源:
本站
作者:
PhenoTrait
植物释放的挥发性有机化合物(VOCs)可以揭示植物适应、防御过程和生物途径的信息。因此,可以利用此类VOCs数据来捕获植物对环境的响应。本研究的主要目的是评估包括VOCs在内的生物源化合物对2个豌豆品种(易感品种Ariel和高水平部分抗性品种Hampton)抗根腐病的潜力。
接种15天的植物材料
研究人员采用气相色谱-火焰离子化检测(GC-FID)系统进行动态顶空采样,在接种后15、20和30天的三个时间点(DAI)对植物VOCs排放进行无损监测,并在实验结束时对茎根组织进行溶剂萃取和热解。使用未接种的对照(用蒸馏水模拟接种)比较品种内的植物反应。在品种间比较之前,将接种样品与对照样品的相对峰强度归一化后,分析两个品种的对照样品和接种样品之间的共同化学峰(RTcm)。此外,还确定了存在于已接种样品中但不存在于对照样品中的独特化学峰(RTuq),并比较了它们的相对峰强度。结果发现,在释放的绿叶挥发物(RTcm)中,Ariel在20 DAI时归一化的相对峰强度比Hampton高。此外,一些假定的化学峰值(RTcm和RTuq),以前被认为是病害反应的指标,在至少一个时间点上,豌豆品种之间的排放速率存在一些差异。破坏性取样显示,与根部样品相比,枝条样品产生了更多的推定独特生物标记(RTuq)。
在不同时间点的Hampton和Ariel样品中使用HS结合GC-FID进行无损检测的VOC总数(对照和接种)、
综上所述,基于不同品种间推定的化学峰的差异,这一初步研究支持了利用生物标记物表型来区分豌豆品种抗性水平的概念。对于其他植物品种的表型鉴定,还需要进一步的研究。经验证,与高通量VOC传感技术相结合的VOC谱可以作为作物表型病害反应的新机制。
使用HS-GC-FID检测到的常见(RTcm)和唯一(RTuq)化学峰的相关性分析
来源:
Marzougui A, Rajendrana A, Mattinson S, et al. Evaluation of Biogenic Markers-Based Phenotyping for Resistance to Aphanomyces Root Rot in Field Pea. Information Processing in Agriculture. https://doi.org/10.1016/j.inpa.2021.01.007.
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