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AgriPheno訂閱(yue)號專注于持續(xu)更新(xin)植物(wu)生(sheng)理生(sheng)態、植物(wu)表型(xing)組學(xue)(xue)和(he)基(ji)因組學(xue)(xue)、基(ji)因分型(xing)、智能化(hua)育種及應用、激光雷(lei)達探測技術及數據分析等領域(yu)，國(guo)內外最新(xin)資(zi)訊、戰略與政策導(dao)讀。本文(wen)節選了(le)2019年10月-12月推(tui)送的代表性文(wen)章，以供大家參(can)閱(yue)。

植物逆境研究

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本文報道(dao)了(le)一套快(kuai)速、高效(xiao)(xiao)的(de)馬(ma)鈴薯(shu)離(li)體侵(qin)(qin)染體系(xi)(xi)——水培侵(qin)(qin)染。利用致(zhi)病(bing)力程度(du)不同(tong)的(de)青(qing)枯(ku)(ku)病(bing)菌進行(xing)侵(qin)(qin)染試驗，證明(ming)該侵(qin)(qin)染體系(xi)(xi)與土(tu)壤接種法同(tong)樣有效(xiao)(xiao)，可用于馬(ma)鈴薯(shu)青(qing)枯(ku)(ku)病(bing)菌的(de)致(zhi)病(bing)力鑒定(ding)。通過對32份馬(ma)鈴薯(shu)種質資(zi)源(yuan)的(de)小規(gui)模鑒定(ding)，確(que)定(ding)了(le)3個抗(kang)(kang)病(bing)品(pin)種，表明(ming)該侵(qin)(qin)染體系(xi)(xi)是一種有效(xiao)(xiao)的(de)馬(ma)鈴薯(shu)種質資(zi)源(yuan)抗(kang)(kang)性高通量篩(shai)選方法。

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本文提出了(le)一種基于卷積神經網絡(luo)的(de)(de)(de)(de)語(yu)義分(fen)割模型，以像(xiang)(xiang)素(su)(su)水(shui)平(ping)對(dui)黃(huang)瓜葉(xie)(xie)片(pian)圖(tu)像(xiang)(xiang)上(shang)的(de)(de)(de)(de)白粉(fen)病進行分(fen)割。該(gai)模型能夠(gou)在(zai)像(xiang)(xiang)素(su)(su)水(shui)平(ping)對(dui)黃(huang)瓜葉(xie)(xie)片(pian)上(shang)的(de)(de)(de)(de)白粉(fen)病進行高精度分(fen)割，為黃(huang)瓜育種人員評估(gu)白粉(fen)病的(de)(de)(de)(de)嚴重(zhong)程度提供(gong)了(le)有價(jia)值(zhi)的(de)(de)(de)(de)工具。

植物根系研究

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人們對接種AM真菌是否能提高植物活力(li)進行(xing)了大量的(de)研(yan)究，但(dan)這些研(yan)究結(jie)果卻(que)難以復(fu)制，在本文中Rohan Riley博士及其同事試(shi)圖(tu)找出其原因。

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本(ben)文以受水(shui)分限制的(de)歐(ou)洲赤松林為研究對(dui)(dui)象，評價淺表層土壤中(zhong)細(xi)根功(gong)(gong)(gong)(gong)(gong)能(neng)(neng)屬性(xing)(xing)對(dui)(dui)長(chang)期(qi)灌溉引(yin)起的(de)土壤水(shui)分可(ke)利用性(xing)(xing)增加的(de)響應。調查的(de)細(xi)根功(gong)(gong)(gong)(gong)(gong)能(neng)(neng)屬性(xing)(xing)包(bao)括根系統(tong)功(gong)(gong)(gong)(gong)(gong)能(neng)(neng)屬性(xing)(xing)、細(xi)根動態功(gong)(gong)(gong)(gong)(gong)能(neng)(neng)屬性(xing)(xing)、細(xi)根構型功(gong)(gong)(gong)(gong)(gong)能(neng)(neng)屬性(xing)(xing)和形態功(gong)(gong)(gong)(gong)(gong)能(neng)(neng)屬性(xing)(xing)。

植物表型(xing)研究方(fang)法/方(fang)案

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該(gai)研究針對設施(shi)不(bu)結(jie)球(qiu)(qiu)白(bai)菜(cai)生(sheng)長發(fa)育(yu)過(guo)程中相關表型(xing)指標(biao)變(bian)化(hua)問題，利用表型(xing)成像技術獲取(qu)不(bu)結(jie)球(qiu)(qiu)白(bai)菜(cai)整個(ge)生(sheng)長發(fa)育(yu)過(guo)程中表型(xing)圖片與數據(ju)，探討(tao)不(bu)同(tong)品種(zhong)不(bu)結(jie)球(qiu)(qiu)白(bai)菜(cai)整個(ge)生(sheng)長期(qi)內的(de)(de)投影面積、開展度、緊密(mi)度、株高、株幅、莢果表型(xing)變(bian)化(hua)趨(qu)勢，旨在為不(bu)結(jie)球(qiu)(qiu)白(bai)菜(cai)種(zhong)質資源的(de)(de)利用和繁育(yu)提供(gong)科學依據(ju)。

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本文中，Walter J D C等研究了車載(zai)LiDAR在小(xiao)麥AGB和(he)CH無(wu)損(sun)估算中的(de)應用(yong)，將激光雷(lei)達獲得的(de)估算結果(guo)與手動測(ce)量結果(guo)進行了比較(jiao)，評估了LiDAR在育種計劃中的(de)適用(yong)性。

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本文中，Dakhiya Y和(he)Green R M搭建(jian)了一個熱(re)成(cheng)像平(ping)臺，以晝(zhou)(zhou)夜(ye)(ye)溫度振蕩(dang)作為植物(wu)晝(zhou)(zhou)夜(ye)(ye)節律測定(ding)的(de)(de)新指標，測量(liang)了不(bu)同植物(wu)物(wu)種(zhong)、野生型和(he)晝(zhou)(zhou)夜(ye)(ye)節律突變(bian)型以及葉和(he)花的(de)(de)晝(zhou)(zhou)夜(ye)(ye)節律，并將熱(re)成(cheng)像技術的(de)(de)結果(guo)與其他晝(zhou)(zhou)夜(ye)(ye)節律分析技術的(de)(de)結果(guo)進行(xing)了比較。

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本(ben)文介紹了植(zhi)(zhi)物(wu)(wu)表(biao)型(xing)(xing)采(cai)(cai)集分(fen)析(xi)經歷的(de)從手工(gong)測量(liang)計數的(de)初始階(jie)段到(dao)特定(ding)測量(liang)工(gong)具的(de)輔助(zhu)階(jie)段再到(dao)高通量(liang)表(biao)型(xing)(xing)組學3個階(jie)段;提(ti)出了推動植(zhi)(zhi)物(wu)(wu)表(biao)型(xing)(xing)采(cai)(cai)集分(fen)析(xi)發(fa)展的(de)3個要素(su): 表(biao)型(xing)(xing)組學研究設(she)施、表(biao)型(xing)(xing)采(cai)(cai)集技術(shu)及(ji)圖(tu)像數據分(fen)析(xi)方(fang)法; 進而詳(xiang)細(xi)闡述了表(biao)型(xing)(xing)組學設(she)施的(de)發(fa)展、國際(ji)上代表(biao)性(xing)的(de)設(she)施平臺情況以及(ji)表(biao)型(xing)(xing)采(cai)(cai)集傳感器(qi)和圖(tu)像數據分(fen)析(xi)方(fang)法的(de)發(fa)展, 并展望了植(zhi)(zhi)物(wu)(wu)表(biao)型(xing)(xing)組學未來的(de)研究方(fang)向。

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本文結(jie)合國內外(wai)植物表型組(zu)學研究平臺建(jian)設與應用(yong)方面的(de)進展，以(yi)PPAP為基礎(chu)(chu)，從硬件基礎(chu)(chu)建(jian)設、各類表型技術開發及服務(wu)等方面介紹表型組(zu)學研究設施的(de)技術應用(yong)。

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本文(wen)的發現(xian)強調了(le)(le)高(gao)通量表(biao)型平臺對于植(zhi)物育(yu)種早期(qi)階段的價值。盡管基于ACC的選擇在(zai)(zai)選育(yu)中(zhong)表(biao)現(xian)不是最佳的，但是本文(wen)的研究結果表(biao)明了(le)(le)ACC在(zai)(zai)高(gao)產(chan)(chan)大(da)豆品(pin)系(xi)的有效選擇中(zhong)發揮了(le)(le)作用(yong)：ACC可以(yi)單獨或與產(chan)(chan)量結合使用(yong)，提高(gao)高(gao)產(chan)(chan)大(da)豆品(pin)系(xi)的選擇效率。

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本文綜(zong)述(shu)了(le)棉(mian)花(hua)高(gao)通(tong)量表(biao)型分(fen)析的技術及其最新進展，討論了(le)高(gao)通(tong)量表(biao)型分(fen)析在(zai)棉(mian)花(hua)形態和生理特(te)征研究中(zhong)的潛(qian)在(zai)應用(yong)，比較了(le)高(gao)通(tong)量表(biao)型分(fen)析系統在(zai)棉(mian)花(hua)種植(zhi)中(zhong)的優點和局限性。

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本文旨在(zai)確定(ding)基于無(wu)人機(ji)圖(tu)像(xiang)的植被指數分析是(shi)(shi)否(fou)能區分不同雜交玉米(mi)植株（都具有良(liang)好的產量潛力）在(zai)開花時(shi)間、產量和粒徑上的差異。本研究使(shi)(shi)用的UAV平臺包括一架消(xiao)費級(ji)四旋翼機(ji)和安裝在(zai)萬(wan)向架上的消(xiao)費級(ji)緊湊型(xing)相機(ji)。該(gai)相機(ji)中的傳感(gan)器經過Llewellyn Data Processing修改，使(shi)(shi)得紅(hong)色(se)通道感(gan)測波長在(zai)670和770 nm之間，峰(feng)值在(zai)約710 nm處(chu)。因此(ci)，該(gai)相機(ji)生成的是(shi)(shi)近紅(hong)外、綠色(se)、藍色(se)（NGB）圖(tu)像(xiang)，而不是(shi)(shi)紅(hong)色(se)、綠色(se)和藍色(se)（RGB）圖(tu)像(xiang)。

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本(ben)文中，為了探索什么樣的視角(jiao)及其(qi)組合能包含更(geng)多的特征(zheng)信息，以達到更(geng)高的識別精度(du)，Rzanny M等開(kai)(kai)發了一種觀察開(kai)(kai)花植物的圖(tu)像捕獲(huo)方案。

光(guang)譜技術(shu)

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本文綜述了利用(yong)多光譜成(cheng)像技(ji)(ji)術對不同品種(zhong)種(zhong)子(zi)進行質量評價和(he)(he)安(an)全性分析的研究(jiu)進展(zhan)，回顧了多光譜成(cheng)像系統可(ke)能的設計結構和(he)(he)圖像采集模式(shi)，并(bing)討論了這(zhe)些系統在可(ke)用(yong)性和(he)(he)適用(yong)性方面的總體優缺(que)點。本文首次嘗試介紹了多光譜成(cheng)像技(ji)(ji)術在種(zhong)子(zi)表(biao)型(xing)鑒定和(he)(he)質量監(jian)測中的應用(yong)，給出(chu)了種(zhong)子(zi)性狀(zhuang)表(biao)征、生理參(can)數預測、缺(que)陷檢(jian)測、種(zhong)子(zi)健康(kang)檢(jian)測等方面的實(shi)例和(he)(he)研究(jiu)成(cheng)果。

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本研(yan)究(jiu)旨在探討利(li)用(yong)冠(guan)層(ceng)RGB圖(tu)(tu)像的(de)顏(yan)色和(he)紋理特征進(jin)行大(da)豆性狀早(zao)(zao)期(qi)預(yu)測的(de)可能(neng)(neng)性。研(yan)究(jiu)的(de)目標是(shi)：篩選能(neng)(neng)提供最佳(jia)預(yu)測結(jie)果的(de)建模技術；確定(ding)(ding)哪(na)種類型的(de)變(bian)量組合能(neng)(neng)提供最佳(jia)的(de)預(yu)測結(jie)果，如僅使用(yong)顏(yan)色指(zhi)數、僅使用(yong)紋理指(zhi)數、同(tong)時使用(yong)顏(yan)色指(zhi)數和(he)紋理指(zhi)數等；研(yan)究(jiu)RGB圖(tu)(tu)像變(bian)換(huan)的(de)顏(yan)色和(he)紋理信息(xi)是(shi)否能(neng)(neng)提高預(yu)測結(jie)果；通(tong)過早(zao)(zao)期(qi)冠(guan)層(ceng)RGB圖(tu)(tu)像的(de)顏(yan)色和(he)紋理特征，確定(ding)(ding)生長季末(mo)期(qi)哪(na)些大(da)豆性狀是(shi)可以(yi)預(yu)測的(de)。

新(xin)觀點/新(xin)技(ji)術(shu)

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本(ben)文提(ti)出了(le)一種利(li)用機(ji)器學(xue)習(xi)和X射(she)線(xian)計算機(ji)顯微斷層成(cheng)像記錄栓(shuan)(shuan)(shuan)塞(sai)事(shi)件(jian)的(de)(de)(de)(de)新方法，用于從2年生盆(pen)栽歐洲白(bai)蠟樹(shu)干旱試驗過程中收集(ji)(ji)的(de)(de)(de)(de)AE數(shu)據集(ji)(ji)中檢測與栓(shuan)(shuan)(shuan)塞(sai)相關的(de)(de)(de)(de)AE信(xin)號。栓(shuan)(shuan)(shuan)塞(sai)的(de)(de)(de)(de)形成(cheng)用兩個(ge)寬頻點接觸(chu)聲(sheng)發射(she)傳感器進行(xing)(xing)(xing)聲(sheng)學(xue)測量，同時用μCT進行(xing)(xing)(xing)可視(shi)(shi)化。采用機(ji)器學(xue)習(xi)方法，將μCT視(shi)(shi)覺檢測到(dao)的(de)(de)(de)(de)栓(shuan)(shuan)(shuan)塞(sai)形成(cheng)與相應(ying)的(de)(de)(de)(de)AE信(xin)號聯系(xi)起來(lai)。具(ju)體地說，對6個(ge)聲(sheng)發射(she)波形參數(shu)進行(xing)(xing)(xing)線(xian)性判別分(fen)析(xi)（LDA），得到(dao)了(le)一個(ge)與栓(shuan)(shuan)(shuan)塞(sai)相關的(de)(de)(de)(de)聲(sheng)學(xue)脆弱(ruo)曲(qu)線(xian)，該曲(qu)線(xian)更像標準(zhun)的(de)(de)(de)(de)μCT脆弱(ruo)曲(qu)線(xian)（VCCT），無(wu)論是在(zai)時間(jian)上(shang)還是在(zai)栓(shuan)(shuan)(shuan)塞(sai)導管的(de)(de)(de)(de)絕對數(shu)量上(shang)。

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本文一方面(mian)解釋了(le)近紅外(wai)光譜技術(shu)(shu)是目(mu)前最先進小型(xing)化技術(shu)(shu)的(de)原因，另一方面(mian)通過(guo)(guo)詳細(xi)討論定(ding)性(xing)(xing)和定(ding)量(liang)應用實例，強調了(le)近紅外(wai)光譜技術(shu)(shu)對(dui)植物分(fen)析的(de)影響(xiang)。在(zai)定(ding)性(xing)(xing)實例中，近紅外(wai)光譜技術(shu)(shu)成功地將(jiang)鐵(tie)皮石斛(hu)加工成的(de)楓(feng)斗（DOK，高價值）從齒(chi)瓣石斛(hu)加工成的(de)楓(feng)斗（DDP，低價值）中鑒別出，這二者(zhe)僅通過(guo)(guo)目(mu)視檢(jian)查是不太可能區分(fen)的(de)。

植物生(sheng)(sheng)理生(sheng)(sheng)態研究

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Vaseghi等人研究了2-CysPRX作為TRX氧(yang)化(hua)酶新(xin)功能，證明了其在光(guang)到暗(an)的過(guo)渡過(guo)程中共同控制Calvin-Benson-Cycle酶的氧(yang)化(hua)還(huan)原狀態。

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光(guang)(guang)合(he)作用光(guang)(guang)系統II（PSII）放氧復合(he)體(ti)的(de)結(jie)構解析經歷了由最初(chu)的(de)推測有中(zhong)間體(ti)存(cun)在，到(dao)放氧過程放氧復合(he)物存(cun)在S0-S4五(wu)種(zhong)狀態，再Mn3CaO4團(tuan)簇中(zhong)的(de)原子定位，直到(dao)目(mu)前水(shui)氧化(hua)(hua)位點(dian)，O=O形成位點(dian)的(de)確定。PSII氧化(hua)(hua)水(shui)生成氧氣過程清晰和系統的(de)研究為PSII供體(ti)側反應，質(zhi)子產生，氧氣釋放的(de)機理(li)有了更新的(de)認識，為合(he)成氧化(hua)(hua)水(shui)的(de)人(ren)工催化(hua)(hua)劑提供了扎實的(de)理(li)論基礎，意義深遠。

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當外圍(wei)天(tian)(tian)線(xian)復(fu)合(he)體(ti)的(de)(de)激(ji)發能(neng)被(bei)核心天(tian)(tian)線(xian)復(fu)合(he)體(ti)收(shou)集，隨后的(de)(de)能(neng)量(liang)通過(guo)位(wei)(wei)于CP43，CP47，D1和(he)(he)D2內的(de)(de)Chla網(wang)(wang)絡從CP47或(huo)CP43傳遞(di)到P680特殊葉綠素分(fen)子(zi)對(dui)。在強光(guang)條(tiao)件下(xia)，主要和(he)(he)次要LHCII中的(de)(de)色素分(fen)子(zi)簇可充(chong)當非光(guang)化學猝(cu)滅位(wei)(wei)點(dian)，將有害的(de)(de)多余激(ji)發能(neng)耗散為(wei)熱量(liang)。超(chao)復(fu)合(he)體(ti)內的(de)(de)潛在猝(cu)滅位(wei)(wei)點(dian)主要位(wei)(wei)于相鄰天(tian)(tian)線(xian)復(fu)合(he)體(ti)之間的(de)(de)界面處或(huo)附近。這(zhe)些位(wei)(wei)置非常適合(he)它們在到達反應(ying)中心之前攔截和(he)(he)消耗多余的(de)(de)能(neng)量(liang)。比該研究稍早(zao)一些時(shi)候的(de)(de)報(bao)道顯示，生(sheng)物物理(li)模型研究已經獲得了(le)有關PSII-LHCII超(chao)復(fu)合(he)物中光(guang)收(shou)集動力(li)學的(de)(de)初步信息(xi)。現在，菠菜PSII-LHCII超(chao)復(fu)合(he)物的(de)(de)冷凍(dong)電鏡結(jie)構(gou)為(wei)其高度復(fu)雜的(de)(de)色素網(wang)(wang)絡提(ti)供了(le)詳細的(de)(de)框架，并使人(ren)們能(neng)夠更深入(ru)地了(le)解超(chao)復(fu)合(he)物中光(guang)捕獲過(guo)程的(de)(de)動力(li)學和(he)(he)調控。

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大(da)多數(shu)NPQ發生(sheng)在LHCII中，但PSII核(he)心中還有一(yi)個PsbS依賴性(xing)淬滅的附加位(wei)點，最有可能出現(xian)在核(he)心天線復合(he)體(ti)CP43和（或）CP47中。

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FR通過激發PSI并(bing)加速NPQ弛豫和(he)(he)PSII產量(liang)增加，對波動光下的光合作用產生了有益的影響。這可能是由于增加了質子(zi)導度(du)gH+，這也可以反映出波動光下遠紅光的存在使得擬(ni)南芥(jie)葉(xie)片具(ju)有更快的ΔpH耗散(san)和(he)(he)ATP合成。

人工智能(neng)/機(ji)器學習

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在本文中，Liu Z.等(deng)探討了如何將深度學習方法應用(yong)于菊花品種識別，提出(chu)了基(ji)于VGG16和ResNet50的深度學習模型(xing)，以(yi)識別大花菊花。

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本文提出了一(yi)種在田(tian)間自(zi)然光照條件(jian)下實現(xian)棉鈴自(zi)動識別和計數的(de)圖像處理算法。該方法為在田(tian)間條件(jian)下利用(yong)彩色(se)圖像估測棉鈴數提供了一(yi)種手段，有助于預測作(zuo)物產量，了解(jie)作(zuo)物生長的(de)遺傳機制(zhi)。

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Saeed Khaki 和Lizhi Wang設(she)計(ji)了一種用(yong)于作物產量預測的(de)(de)(de)深度(du)神經網絡（deep neural network，DNN）模(mo)型(xing)。該模(mo)型(xing)利用(yong)了最先進的(de)(de)(de)建模(mo)和求(qiu)解技(ji)術(shu)，精心設(she)計(ji)的(de)(de)(de)深度(du)神經網絡能夠從歷史數據(ju)中學(xue)習基因型(xing)、環境條件及其相互作用(yong)之間(jian)的(de)(de)(de)非(fei)線性和復雜關系，并對在已知天(tian)氣條件的(de)(de)(de)新地點種植的(de)(de)(de)雜交新品(pin)種的(de)(de)(de)產量作出合理準確的(de)(de)(de)預測。

其他

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集(ji)成以(yi)DUAL-PAM-100為(wei)標志的(de)(de)(de)第二代(dai)PAM的(de)(de)(de)基本功能，采用先進的(de)(de)(de)解(jie)卷積技(ji)術（一(yi)種根據來源不同對信(xin)號進行分(fen)離的(de)(de)(de)技(ji)術），WALZ公司推出了可(ke)以(yi)測(ce)(ce)量PC和Fd氧(yang)化還原(yuan)狀態的(de)(de)(de)新一(yi)代(dai)PAM熒(ying)(ying)(ying)光(guang)儀(yi)—DUAL-KLAS-NIR四(si)通道動態LED陣列(lie)近紅外(wai)(wai)光(guang)譜儀(yi)。新設(she)備能夠(gou)測(ce)(ce)量4組不同波段（780-820nm，820-870nm，840-965nm，870-965nm）的(de)(de)(de)信(xin)號，實現對P700（PSI反(fan)應中心）、PC和Fd的(de)(de)(de)氧(yang)化還原(yuan)狀態分(fen)別測(ce)(ce)量。另外(wai)(wai)，它還可(ke)以(yi)測(ce)(ce)量由540nm和460nm光(guang)化光(guang)激(ji)發的(de)(de)(de)葉綠(lv)素熒(ying)(ying)(ying)光(guang)，了解(jie)葉片深層熒(ying)(ying)(ying)光(guang)信(xin)息。