不結球白菜生長發育過程中表型變化AgriPheno訂閱號專注于持續更新植物生理生態、植物表型組學和基因組學、基因分型、智能化育種及應用、激光雷達探測技術及數據分析等領域，國內外最新資訊、戰略與政策導讀。本文節選了2021年6 -12月推送的代表性文章，以供大家參閱。
植物(wu)逆境研究(jiu)
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本研究探索了(le)鹽脅(xie)迫對藜麥(mai)吸水、蒸(zheng)騰和生長的交(jiao)互影響(xiang)，確(que)定了(le)兩種藜麥(mai)對不同鹽度(du)的耐鹽策略(lve)，檢驗了(le)高(gao)分辨(bian)率功能表型平臺生理(li)標(biao)記在耐鹽育(yu)種篩選的應用潛力。
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為研究(jiu)數字成像技(ji)術(shu)在抗(kang)旱性(xing)表(biao)型鑒定(ding)中的應(ying)用，本文在高通量自動表(biao)型分(fen)析平臺(tai)上，對不(bu)同干旱脅迫下(xia)的紅花群(qun)體進行(xing)了遺傳(chuan)多樣性(xing)篩選。
植物根系研究
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根系(xi)物候(hou)研(yan)究(jiu)至今(jin)仍然是非常困難的(de)研(yan)究(jiu)領域，但從近年來的(de)研(yan)究(jiu)成(cheng)果看，根系(xi)物候(hou)研(yan)究(jiu)正在成(cheng)為研(yan)究(jiu)熱(re)點(dian)。
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本(ben)文利(li)用微根(gen)(gen)管法獲取圖像，采用每個圖幅的(de)(de)細(xi)根(gen)(gen)數量(liang)作為(wei)細(xi)根(gen)(gen)生(sheng)長(chang)指標(biao)，觀測了11種溫(wen)帶樹種的(de)(de)細(xi)根(gen)(gen)生(sheng)長(chang)動態，分析了土壤35cm厚土層中一級(ji)細(xi)根(gen)(gen)和(he)二級(ji)細(xi)根(gen)(gen)的(de)(de)物(wu)候(hou)和(he)生(sheng)長(chang)，以及(ji)每月和(he)全年的(de)(de)細(xi)根(gen)(gen)生(sheng)長(chang)，并建立細(xi)根(gen)(gen)生(sheng)長(chang)動態與年降雨量(liang)關(guan)系。
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本文(wen)在控(kong)制環境(jing)下評(ping)價(jia)了不同時(shi)期的雜交玉米的根(gen)系構(gou)型，在大田條件下對(dui)比了雜交種個(ge)體和種群的根(gen)系吸水能力。
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本文重(zhong)點(dian)介紹了(le)根(gen)系(xi)功能(neng)屬(shu)性(xing)(xing)和根(gen)際功能(neng)屬(shu)性(xing)(xing)在生態系(xi)統過程中的(de)作(zuo)用的(de)最(zui)新認識，主要關注2019年和2020年發表在New Phytologist上的(de)根(gen)系(xi)功能(neng)屬(shu)性(xing)(xing)研(yan)究成果，并涉(she)及該文寫作(zuo)期(qi)間報道的(de)一些(xie)“早期(qi)觀點(dian)”。
植物表型研究方(fang)法(fa)/方(fang)案(an)
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本文(wen)綜(zong)述了機器(qi)人(ren)技術(shu)在高通(tong)量(liang)植物表型鑒(jian)定中的(de)(de)最新(xin)發展，文(wen)中將機器(qi)人(ren)技術(shu)定義為(wei)一個(ge)由三部分組成(cheng)的(de)(de)系(xi)統(tong)：（1）感(gan)知(zhi)目(mu)標及(ji)其環境的(de)(de)感(gan)知(zhi)模(mo)塊(kuai)(kuai)，（2）解(jie)釋信息并形成(cheng)自(zi)適應決(jue)策的(de)(de)計(ji)算模(mo)塊(kuai)(kuai)，以及(ji)（3）完成(cheng)某些(xie)預(yu)期(qi)操作的(de)(de)驅動模(mo)塊(kuai)(kuai)（例如，機器(qi)人(ren)探測(ce)、性(xing)狀測(ce)量(liang)和導航）。
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本研(yan)究(jiu)旨在優化(hua)表型組學方法，通過應用高(gao)通量表型分析技術鑒定綠豆等豆類作物的水(shui)分利用效率(lv)基(ji)因型。
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本文結合了(le)背包(bao)式激光雷(lei)達、三(san)維(wei)計(ji)算(suan)機(ji)視覺技術和(he)開(kai)源(yuan)圖(tu)像分析算(suan)法開(kai)展了(le)大規(gui)模田(tian)(tian)間(jian)小(xiao)麥(mai)(mai)表型性狀采集，建立(li)了(le)基于(yu)三(san)維(wei)點云的表型分析平(ping)臺CropQuant-3D，并通(tong)過田(tian)(tian)間(jian)獲取的氮素(su)響應性狀來鑒選(xuan)氮素(su)高效利用的小(xiao)麥(mai)(mai)品種。
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本文(wen)回(hui)顧(gu)了基于光學傳感的表型分析（OSP）在作物研究(jiu)中(zhong)的最新進展和(he)應用，還討論了當前OSP面臨的挑戰，并提供了可(ke)能(neng)的解決(jue)(jue)方(fang)案。本文(wen)的目(mu)的是為研究(jiu)人員和(he)育(yu)種人員理解表型分析策略和(he)相關(guan)決(jue)(jue)策提供明(ming)確的指導。
新觀點/新技術
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本文展示了一個(ge)新的實(shi)驗(yan)方案(an)，用于同時沿(yan)多個(ge)脅迫梯度進行(xing)高通(tong)量(liang)光生(sheng)理(li)測量(liang)。具體方案(an)是通(tong)過將IMAGING-PAM與實(shi)驗(yan)室(shi)PCR實(shi)驗(yan)中廣(guang)泛使用的熱循(xun)環儀相(xiang)結(jie)合來(lai)實(shi)現的，整合溫度，光照，磷(lin)含(han)量(liang)多種實(shi)驗(yan)處(chu)理(li)，非常值得(de)借鑒(jian)！
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該系統是在光(guang)(guang)合熒(ying)(ying)光(guang)(guang)同步測量系統GFS-3000的基礎上稍加改(gai)造而成(cheng)。系統由GFS-3000配備3050-F光(guang)(guang)纖型PAM葉綠(lv)素(su)熒(ying)(ying)光(guang)(guang)模塊，進(jin)行(xing)氣(qi)體交(jiao)換和(he)調制(zhi)葉綠(lv)素(su)熒(ying)(ying)光(guang)(guang)的同步測量。光(guang)(guang)譜(pu)熒(ying)(ying)光(guang)(guang)部分(fen)通過(guo)整(zheng)合一部QE Pro光(guang)(guang)譜(pu)儀實現(xian)。
植(zhi)物生理生態研究
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本文使用3臺ACE土(tu)(tu)壤(rang)碳通量(liang)監測系統對不同水(shui)分溫(wen)度下的(de)土(tu)(tu)壤(rang)呼吸進行了研究，旨(zhi)在量(liang)化高土(tu)(tu)壤(rang)含水(shui)量(liang)和土(tu)(tu)壤(rang)溫(wen)度對土(tu)(tu)壤(rang)呼吸的(de)影響(xiang)，相關結果(guo)發表在Soil Science上。
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近期(qi)，IMAGING-PAM參與的(de)相關研究(jiu)(jiu)頻繁登(deng)上專業學術期(qi)刊的(de)封面充分說明了它在國際光(guang)合作用研究(jiu)(jiu)和葉綠素熒(ying)光(guang)成像(xiang)應用領域的(de)認可度是(shi)非常(chang)高(gao)的(de)。
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為(wei)了在(zai)動(dong)態的(de)季節性生長周期中(zhong)保持光(guang)合作(zuo)(zuo)用捕獲(huo)的(de)光(guang)能和(he)代謝(xie)需求之(zhi)間的(de)平(ping)衡，耐寒植物采用了兩種主要策略來應(ying)對低溫：(1)上調代謝(xie)庫容量(liang)和(he)/或(2)下調光(guang)化學效率，以平(ping)衡光(guang)合作(zuo)(zuo)用裝置對光(guang)能的(de)收集和(he)利用。
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Ampha Z32不僅可(ke)以在發酵(jiao)過程中可(ke)靠測定(ding)細胞(bao)活力，細胞(bao)大小的(de)變化，評估(gu)培(pei)養(yang)條件；還可(ke)以在昆蟲細胞(bao)bv感(gan)染過程中篩選理想(xiang)的(de)表達條件、病毒(du)滴度(du)，預測BV昆蟲細胞(bao)系統中獲得胞(bao)內蛋白的(de)理想(xiang)時間，可(ke)廣泛(fan)應(ying)用于(yu)微(wei)生物和動物單(dan)細胞(bao)的(de)培(pei)養(yang)中。
激(ji)光雷達
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近(jin)期(qi)，南京農(nong)業大(da)學、中(zhong)國科學院和(he)法(fa)國農(nong)業科學院等單位(wei)聯合在ISPRS Journal of Photogrammetry and RemoteSensing撰文，就激光雷(lei)達在植物育種和(he)管理的(de)物候學研究方面的(de)最(zui)新進展和(he)未來展望(wang)進行了總結。
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近日，美(mei)國(guo)農業部技術專家Gerg Schmidt發表了(le)他(ta)在生(sheng)(sheng)態(tai)立地(di)調查中應用(yong)LiDAR技術的相關案例。關注(zhu)土(tu)壤的科(ke)學(xue)家越來越多(duo)地(di)使用(yong)裸地(di) LiDAR 衍生(sheng)(sheng)的數字高(gao)程模(mo)型(xing)，因(yin)為它們具(ju)有極高(gao)的土(tu)壤測繪精度，但土(tu)壤和植(zhi)物科(ke)學(xue)部門對其他(ta)專注(zhu)于(yu)地(di)表特(te)征的 LiDAR 衍生(sheng)(sheng)產品的關注(zhu)較少(shao)。LiDAR 具(ju)有通過(guo)冠層(ceng)高(gao)度模(mo)型(xing) (CHM) 協助生(sheng)(sheng)態(tai)學(xue)家編(bian)制植(zhi)被清單的巨大潛力。
其他
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上海農(nong)業科學(xue)院(yuan)莊行試驗站-澤泉科技(ji)植物(wu)表(biao)型技(ji)術(shu)研究平(ping)臺將(jiang)面向長三角科研院(yuan)所(suo)及(ji)育種企業提供(gong)共(gong)享式的開放服(fu)務(wu)，目前服(fu)務(wu)領域包括植物(wu)生理(li)(li)學(xue)、植物(wu)病理(li)(li)學(xue)、遺(yi)傳育種、突變株篩選(xuan)等。
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2022年即將到來(lai)，我們特別(bie)定制了新(xin)臺歷，免費送給您(nin)(nin)！希望這(zhe)份溫(wen)暖的新(xin)年禮物，能(neng)陪伴(ban)您(nin)(nin)走過2022年的每一天，讓(rang)您(nin)(nin)的生活充(chong)滿詩情畫意！
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感謝(xie)各(ge)(ge)位老師(shi)、同學的(de)關(guan)注、推薦(jian)與積極(ji)轉發，Agripheno將不忘初心，堅持(chi)把(ba)國內(nei)外(wai)最新(xin)資訊、戰略(lve)與政策導(dao)讀(du)分享(xiang)給大(da)(da)家(jia)，以支持(chi)到大(da)(da)家(jia)的(de)研究工作。作為開放公眾平臺，我(wo)們(men)歡迎大(da)(da)家(jia)撰寫各(ge)(ge)自已發表文章的(de)介紹(shao)投(tou)稿，分享(xiang)最新(xin)研究成果。此(ci)外(wai)，如您有(you)最新(xin)的(de)業(ye)內(nei)信息需要推送，我(wo)們(men)也樂意效勞。