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南京農(nóng)業(yè)大學(xué)前沿交叉研究院周濟(jì)教授實(shí)驗(yàn)室研發(fā)高通量小麥田間三維表型采集和智能化分析平臺(tái)

放大字體  縮小字體 時(shí)間:2021-07-26 17:20 來(lái)源:南京農(nóng)業(yè)大學(xué) 原文:
核心提示:近日,南京農(nóng)業(yè)大學(xué)前沿交叉研究院作物表型組學(xué)交叉研究中心周濟(jì)實(shí)驗(yàn)室,在國(guó)際植物科學(xué)頂級(jí)期刊《植物生理學(xué)》(Plant Physiology,IF = 8.34)中的突破性技術(shù)、工具和資源(Breakthrough Technologies, Tools, and Resources)專(zhuān)欄,在線發(fā)表了最新的作物表型研究型論文。
  近日,南京農(nóng)業(yè)大學(xué)前沿交叉研究院作物表型組學(xué)交叉研究中心周濟(jì)實(shí)驗(yàn)室,在國(guó)際植物科學(xué)頂級(jí)期刊《植物生理學(xué)》(Plant Physiology,IF = 8.34)中的突破性技術(shù)、工具和資源(Breakthrough Technologies, Tools, and Resources)專(zhuān)欄,在線發(fā)表了最新的作物表型研究型論文——Large-scale field phenotyping using backpack LiDAR and CropQuant-3D to measure structural variation in wheat。
 
  論文結(jié)合了背包式激光雷達(dá)、三維計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)和開(kāi)源圖像分析算法開(kāi)展了大規(guī)模田間小麥表型性狀采集,建立了三維表型分析平臺(tái)CropQuant-3D,進(jìn)而通過(guò)田間獲取的氮素響應(yīng)性狀來(lái)鑒選不同的氮素高效利用小麥品種。在作物研究中首次使用了背包式激光雷達(dá)在大規(guī)模田間試驗(yàn)中開(kāi)展表型采集技術(shù)手段,通過(guò)開(kāi)源三維表型分析算法對(duì)獲取的數(shù)以?xún)|計(jì)的三維點(diǎn)云進(jìn)行了自動(dòng)化分析,量化了不同小麥品種在田間的空間形態(tài)特征和相應(yīng)的關(guān)鍵農(nóng)藝性狀,進(jìn)而獲取了這些性狀與產(chǎn)量、氮肥響應(yīng)之間的聯(lián)系。本研究通過(guò)結(jié)合離散傅立葉變換(Discrete Fourier Transform)和三維空間特征轉(zhuǎn)換提出了精確測(cè)量不同小區(qū)內(nèi)作物高度、解析復(fù)雜冠層結(jié)構(gòu)的算法,通過(guò)11個(gè)小麥品種結(jié)合高中低三個(gè)施氮水平在總計(jì)近1公頃田間試驗(yàn)中驗(yàn)證了算法的穩(wěn)定性和魯棒性,解析了表型性狀和小麥氮素響應(yīng)、產(chǎn)量構(gòu)成因素和小區(qū)產(chǎn)量等關(guān)鍵性狀的關(guān)系。此外,研究還著重介紹了周濟(jì)實(shí)驗(yàn)室自主開(kāi)發(fā)的開(kāi)源軟件系統(tǒng)CropQuant-3D的性狀分析算法及其延展性,通過(guò)對(duì)無(wú)人機(jī)、龍門(mén)架等不同設(shè)備獲取的三維點(diǎn)云數(shù)據(jù)的統(tǒng)一分析,展示了該平臺(tái)在大規(guī)模田間表型分析和開(kāi)源共享等方面的巨大潛力。
 
  隨著測(cè)序技術(shù)和基因組學(xué)的飛速發(fā)展,植物遺傳學(xué)飛速發(fā)展,基因型數(shù)據(jù)海量擴(kuò)充。大規(guī)??煽勘硇蛿?shù)據(jù)的匱乏已成為解析遺傳信息、精準(zhǔn)育種及高效栽培管理的一大瓶頸。這對(duì)高通量、多環(huán)境、多生育期且高可靠性的表型組學(xué)研究提出了新的要求。如何結(jié)合快速發(fā)展的包括激光雷達(dá)技術(shù)在內(nèi)的多尺度遙感和智能化數(shù)據(jù)解析有望為大規(guī)模育種、栽培管理和農(nóng)業(yè)生產(chǎn)提供重大的技術(shù)支持。本研究使用的背包激光雷達(dá)較好滿足了以上需求,且兼具易使用、易運(yùn)輸和用戶友好等優(yōu)勢(shì),克服了其他表型平臺(tái)的在多地點(diǎn)、大規(guī)模數(shù)據(jù)采集上的局限。自主開(kāi)發(fā)的CropQuant-3D分析平臺(tái)也實(shí)現(xiàn)了在普通計(jì)算機(jī)上快速完成對(duì)約1公頃的小麥試驗(yàn)的性狀提取,為表型性狀采集、鑒定這一瓶頸的提供了解決方案,也為作物研究中進(jìn)一步高效挖掘作物關(guān)鍵基因提供了表型支持。
 
  我校周濟(jì)教授為本文的通訊作者,周濟(jì)實(shí)驗(yàn)室的朱宇磊碩士(工學(xué)院)為第一作者,孫港碩士(農(nóng)學(xué)院)、丁國(guó)輝博士生(農(nóng)學(xué)院)和周潔碩士等實(shí)驗(yàn)室成員也參與了部分工作。我校作物遺傳與種質(zhì)創(chuàng)新國(guó)家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室、前沿交叉研究院以及江蘇省現(xiàn)代作物生產(chǎn)協(xié)同創(chuàng)新中心同為第一通訊單位。我校丁艷鋒教授、金時(shí)超副教授也參與了本項(xiàng)目。此外,英國(guó)國(guó)立農(nóng)業(yè)植物研究所的劍橋作物研究中心(Cambridge Crop Research, National Institute of Agricultural Botany, NIAB)、中國(guó)科學(xué)院分子植物科學(xué)卓越創(chuàng)新中心和江蘇丘陵地區(qū)鎮(zhèn)江農(nóng)業(yè)科學(xué)研究所也共同參與了項(xiàng)目研發(fā)。
 
  文章鏈接:https://doi.org/10.1093/plphys/kiab324
日期:2021-07-26
 
 地區(qū): 南京市 江蘇
 行業(yè): 食品檢測(cè) 糧油
 標(biāo)簽: 實(shí)驗(yàn) 小麥
 科普: 實(shí)驗(yàn) 小麥
 
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