田间高通量光合表型研究进展


发布时间:

2022-03-22

来源:

本站

作者:

PhenoTrait

  气体交换技术彻底改变了植物研究和对光合作用、光呼吸和植物从细胞到生态系统的呼吸的高级理解,包括相关的通量和效率。这些技术仍然是推断光合速率和潜在生理/生物化学的黄金标准,尽管它们在光合作用的高通量表型(high-throughput phenotyping, HTP)方面的用途受到可用气体交换系统的数量和操作设备的人员数量的限制。长期以来,遥感技术一直被用于以粗糙的空间和时间分辨率评估生态系统生产力,而传感器技术的进步加上先进的统计技术正在将遥感工具扩展到更细的空间尺度,并增加可提取的表型的数量和复杂性。

 

  在本文中概述了植物科学界感兴趣的光合作用表型,并描述了在空间尺度上表征光合作用的高通量技术的进展,这有助于推断田间试验或育种试验中的处理或基因型变异。为了实现这一目标,介绍迄今为止通过开发和应用基于近端/遥感的测量和相关统计分析,获得的六个总结:

 

  (1)使用多光谱传感器的传统遥感测量有助于描述一般生态系统特征,但缺乏提取关键变量的光谱分辨率和捕捉关键植物光合指标种内变化的精度。

  (2)高光谱反射率在测量光合作用的生理控制方面越来越显示出广泛的用途。

  (3)目前尚不清楚HTP技术是否具有推断光合作用微小变化所需的精度。

  (4)高通量技术的可扩展性是不确定的。

  (5)数据和方法需要标准化,以便能够跨时间、空间和物种做出合理的推断。

  (6)对于单个HTP性状,目前尚不清楚一个模型是否适用于一个功能群内的多个物种,或者理想情况下适用于所有物种。

 

  最后,概述目前在光合作用中面临的限制、瓶颈和机会。HTP设备的费用可能也会让人望而却步,但随着这些技术的进步,价格可能会变得更便宜,使用方便性会得到改善,数据输出也会更容易获得。由于提高光合作用被认为是提高作物产量以满足不断增长的粮食需求的潜在策略之一,HTP光合作用表型技术的主要好处是有助于提供更高效、更具弹性的,向农民提供高产作物品种。

 

  图1概述了用于光合作用HTP的遥感和近距离遥感技术。HTP平台中使用的传感器可能是被动的,也可能是主动的,这取决于这些传感器是否有自己的光源。这里总结的方法包括基于叶绿素荧光(主动或被动测量)、光谱指数和高光谱反射数据的方法。光谱指数图中的数字代表比率指数和最大羧化率之间的平方相关系数,数字越大,表明此类指数与最大羧化率的相关性越好。反射光谱是使用高光谱相机在烟草冠层上拍摄的,阴影区域显示了该冠层内反射光谱的变化。用于估算光合作用的遥感方法的发展需要用于模型训练和验证的地面真实数据。

 

  图2 在相同的田间试验中,叶(a和b)和冠层(c和d)尺度下的最大羧化速率 Vcmax和最大电子传递能力Jmax预测。所有预测均采用(Partial Least Squares Regression, PLSR)方法,输入使用入口光谱辐射计(a和b)和高光谱成像仪(c和d)收集的不同日期所有烟草品种的反射光谱。a和b中的颜色以及c和d中的形状代表不同的烟草品种。在冠层水平上更好的预测性能可归因于光合参数(Vcmax和Jmax)的空间平均和基于像素的反射光谱,这部分消除了从叶片水平分析中可以看到的小区内变化。

 

  来源:Peng Fu, Christopher M Montes, Matthew H Siebers, Nuria Gomez-Casanovas, Justin M McGrath, Elizabeth A Ainsworth, Carl J Bernacchi, Advances in field-based high-throughput photosynthetic phenotyping, Journal of Experimental Botany, 2022;, erac077, https://doi.org/10.1093/jxb/erac077

  

  编辑:王春颖

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