自进入21世纪以来，光谱学已被广泛应用于制药、农业、加工和医疗等众多领域。光谱学广泛应用的原因主要有两点，一是可量测的光谱信息极为丰富，二是利用光谱分析能够提取大量的化学信息。对作物育种而言，可见光和近红外波段的光谱包含了色素含量、冠层结构和含水量等众多与作物生长有关的信息。因此，提高光谱分辨率有助于区分作物不同基因型之间的生长差异。但是，与更容易装载的成像光谱仪相比，近红外光谱仪在作物田间表型提取中的应用较少。

　　本研究利用近红外光谱描述不同基因型玉米在水胁迫下的响应，并探究高光谱数据在育种研究中提取作物田间表型的应用潜力。为此，本研究设计了缺水环境下的水胁迫实验，并获取了不同基因型玉米的高光谱数据，最后利用REP-ASCA方法对光谱数据进行了分析。 REP-ASCA (Reduction of repeatability error for Analysis of variance-Simultaneous Component Analysis)是一种改进的方差分析(Analysis of variance, ANOVA)方法，可以削弱数据中的重复性误差，更准确地判断不同因素对研究数据的影响。REP-ASCA可以给出每一个影响因素的显著性，并用载荷(loadings)描述受该因素影响的光谱区域，用得分(scores)对观测数据进行分类。在2017年和2018年，本研究分别进行了两次水胁迫实验，每次实验均包括了10个玉米基因型，并设置了两个不同的灌溉条件，一个是利用人工灌溉系统进行最优灌溉，另一个是自然灌溉。可见，本研究包含玉米基因型和灌溉条件两个影响因素。实验结果显示，在受到水胁迫后，玉米基因型、灌溉条件以及两个因素综合作用的显著性水平(p值)均小于0.05。灌溉条件的载荷确定了受灌溉条件影响的光谱区域(图1(a))，而玉米基因型的得分则可以对不同基因型玉米的产量潜力进行排序(图1 (b))。灌溉条件和玉米基因型综合作用的载荷则可以作为一个新的表型参数，用来描述玉米对干旱胁迫的响应。根据这一表型，可以筛选出对水胁迫具有较强抗性的玉米基因型。此外，本研究还在另一个中度缺水的环境中进行了验证，验证结果显示，本研究提出的方法可以筛选出对水胁迫具有较强抗性的玉米基因型。因此，高光谱数据可以在育种研究中有效提取作物的田间表型信息，为作物育种提供帮助。

　　图1 REP-ASCA 计算的载荷和得分。(a)载荷; (b)得分

图2灌溉条件和玉米基因型综合作用的得分

　　来源： Maxime Ryckewaert, Nathalie Gorretta, Fabienne Henriot, et al. Potential of high-spectral resolution for field phenotyping in plant breeding: Application to maize under water stress[J]. Computers and Electronics in Agriculture, 2021, 189:106385.

　　编辑: 段博