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    PlantScreen 植物表型成像分析系統(tǒng)應用于種質資源高通量表型檢測

    發(fā)布時間: 2026-03-31  點擊次數(shù): 289次

    在種質資源檢測與評估研究中,首要的工作是對種子活力進行準確全面的評估。種子的生長活力與抗逆能力將直接決定作物是否能夠應對生長過程中遇到的各種環(huán)境脅迫,并最終獲得較高的產(chǎn)量。

     

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    種子活力評估一般是通過種子萌發(fā)實驗來檢測發(fā)芽率、胚根、胚軸長度等。一般的傳統(tǒng)方法需要人工計數(shù)來測量幼苗和計算發(fā)芽率,工作量極大,也非常耗時。而基于彩色圖像分析來識別發(fā)芽幼苗又存在很大誤差。而胚根、胚軸長度等基礎形態(tài)數(shù)據(jù),也無法全面評估萌發(fā)種苗的生長潛勢和抗逆能力。因此,在近年的研究中,國內(nèi)外學者把植物表型成像技術引入種子活力與種質資源檢測研究中,取得了一系列更有效、更全面、更有意義的研究成果。

    早在2012年,以FluorCam葉綠素熒光成像技術為基礎,PSI公司開始研制生產(chǎn)PlantScreen植物表型成像分析平臺。開發(fā)的平臺既有與科研機構合作、針對擬南芥等模式植物的科研型表型平臺,也有與國際種業(yè)公司合作、專門用于育種的表型平臺。從2012年至今,PlantScreen植物表型成像分析技術在國際表型組學、基因組學、遺傳育種、生理生態(tài)研究機構與農(nóng)業(yè)育種公司都得到廣泛應用。經(jīng)過十多年不懈的改進與研發(fā),PlantScreen植物表型成像技術已經(jīng)得到了植物表型組學研究者的廣泛認可,僅大型系統(tǒng)平臺的安裝量就超過60套,并發(fā)表了大量學術論文和科研成果。PlantScreen系統(tǒng)通過預設程序,實現(xiàn)自動化的培養(yǎng)與表型成像測量,結合自動稱重澆灌單元,理想情況下可以實現(xiàn)植物全生活史的無人值守自動培養(yǎng)與測量。這一系統(tǒng)既可用于測量擬南芥、煙草等模式植物,也可用于測量玉米、水稻等作物,番茄、生菜、西瓜等水果蔬菜,乃至松樹、楊樹、椰子等苗木。下面我們通過幾個研究案例,介紹PlantScreen系統(tǒng)在種質資源與種子活力高通量表型檢測方面的研究案例

     

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    案例一、利用高通量表型成像系統(tǒng)對擬南芥種子萌發(fā)與種苗活力進行高通量連續(xù)檢測

    赫爾辛基大學的研究人員為了研究一種新的ABA響應泛素E3連接酶對擬南芥種子活力的影響,設計了一個基于高通量葉綠素熒光成像分析的萌發(fā)實驗。

    他們使用的一套PlantScreen傳送帶式表型成像分析系統(tǒng)可以自動對植物樣品進行連續(xù)培養(yǎng)和表型監(jiān)測,非常適用于進行高通量的種子萌發(fā)實驗。其配備的LED光照控溫培養(yǎng)室能夠模擬理想的光照與溫度條件。自動傳送系統(tǒng)可以按設置的序列自動讓樣品傳送到成像室。內(nèi)置的FluorCam葉綠素熒光成像模塊可以通過監(jiān)測種子萌發(fā)后剛展開子葉的熒光值Fm,非常有效地識別發(fā)芽的種子。專用的分析軟件能夠很容易地將未萌發(fā)種子和背景去除掉,從而使發(fā)芽率計算極為準確。

        

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    葉綠素熒光成像同時測量萌發(fā)種苗的葉綠素熒光參數(shù)如QY_max光化學效率(Fv/Fm,對各種脅迫極為敏感)、QY實際光化學效率(量子產(chǎn)額)、NPQ非光化學淬滅(與光系統(tǒng)熱耗散、光保護機制有關)、Rfd熒光衰減比率(也稱為活力指數(shù))、冠層面積等,可反映種苗光合能力和抗逆能力。熱成像單元可以提供冠層和葉片溫度數(shù)據(jù),反映植物蒸騰、水分利用狀態(tài)以及病害等脅迫信息。這些指標已經(jīng)廣泛用于幼苗生長潛勢、植株抗逆能力和生產(chǎn)潛力的評估,并得到了大量的驗證。本研究成功建立了一個更加高效、可擴展的高通量萌發(fā)篩選平臺,為種子活力分析與種質資源評估提供了新工具。

       

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    參考文獻:

    1. Pavicic M, Wang F, Mouhu K, et al. High throughput in vitro seed germination screen identified new ABA responsive RING-type ubiquitin E3 ligases in Arabidopsis thaliana[J]. Plant Cell, Tissue and Organ Culture (PCTOC), 2019, 139(3): 563-575.

    案例二:番茄幼苗生物與非生物逆境脅迫的表型應答研究

    1. 利用葉綠素熒光分析對番茄幼苗的馬鈴薯胞囊線蟲感染進行非侵入性、癥狀前檢測

    荷蘭植物生態(tài)表型中心(Netherlands Plant Eco-phenotyping Centre,NPEC荷蘭瓦赫寧根大學(Wageningen University & Research, WUR)與烏得勒支大學Utrecht University) 共同合作建設和運營,裝備了多套不同型號的PlantScreen植物表型成像系統(tǒng)與FluorCam葉綠素熒光成像系統(tǒng)。

     

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    馬鈴薯胞囊線蟲(PCN)是馬鈴薯產(chǎn)區(qū)破壞性的病原線蟲之一,每年造成巨大的經(jīng)濟損失。PCN在田間的侵染通常呈“病灶"狀分布,即僅在某些區(qū)域集中發(fā)生。然而,早期、精準地定位這些病灶非常困難,因為傳統(tǒng)的土壤取樣和線蟲鑒定方法既耗時又費力。因此,開發(fā)一種快速、非破壞性、癥狀前的檢測技術,對于實現(xiàn)精準的局部防控、減少農(nóng)藥使用和降低經(jīng)濟損失具有重要意義。本研究旨在探索葉綠素熒光分析作為一種前沿的植物生理監(jiān)測技術,是否能夠通過檢測植物地上部光合系統(tǒng)的細微變化,來間接、早期地診斷出地下部根系的PCN侵染。

    NPEC的研究人員將番茄種植于PlantScreen高通量傳送帶表型系統(tǒng)的樣品托盤中,設置了5個不同梯度的PCN接種密度,利用PlantScreen系統(tǒng)的FluorCam葉綠素熒光成像單元在接種后連續(xù)自動監(jiān)測26天的葉綠素熒光動態(tài)成像。

    研究發(fā)現(xiàn),葉綠素熒光參數(shù)對PCN侵染的響應遠早于傳統(tǒng)生長指標:

    1)極早期響應: 在接種后第1天,反映光合速率的ΦPSII和光合系統(tǒng)熱耗散的NPQ就發(fā)生了顯著變化。此時,線蟲可能尚未侵入根系,研究者推測可能是線蟲卵自發(fā)孵化或其分泌的特定分子(效應子)觸發(fā)了植物的早期免疫反應所致。

    2)高靈敏度: ΦPSII是對低水平侵染最敏感的指標。即使在接種密度(5/克土)下,從第1天起就能檢測到其下降。而NPQ則在第1天對高接種密度表現(xiàn)出響應。

    光化學效率Fv/FmPSII潛在活性Fv/F0則響應較晚且對低侵染水平不敏感。

    本研究成功證明了:葉綠素熒光分析,特別是NPQ和ΦPSII這兩個參數(shù),能夠作為一種極其靈敏的工具,在番茄幼苗出現(xiàn)任何可見癥狀之前,有效檢測出地下部的馬鈴薯胞囊線蟲侵染。

     

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    2. 番茄幼苗干旱脅迫的精準識別

    西北農(nóng)林科技大學、農(nóng)業(yè)物聯(lián)網(wǎng)重點實驗室借助PlantScreen傳送帶式植物表型成像分析系統(tǒng)和干旱脅迫狀態(tài)識別模型,對番茄幼苗的干旱脅迫進行早期監(jiān)測和等級判定,獲得了較高的識別準確率。

    研究小組首先利用PlantScreen傳動帶植物表型成像分析系統(tǒng)中的FluorCam葉綠素熒光成像單元采集不同干旱脅迫程度的番茄幼苗冠層葉綠素熒光圖像。每個樣本均獲取98幅熒光圖像,即共有98個葉綠素熒光參數(shù),從而克服了目前大部分研究未能充分利用葉綠素熒光參數(shù)信息和未利用熒光圖像信息的問題。他們從中提取了5個敏感熒光參數(shù)并通過多種算法分析了其在不同干旱等級下的變化趨勢。實驗結果表明,這5個熒光參數(shù)及其對應的圖像特征可用于評價番茄幼苗的干旱脅迫等級,并具有較好的評價效果,對植物干旱脅迫的無損診斷具有重要的應用前景。

     

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    參考文獻:

    1. van Himbeeck R, Binneb?sz E L, Amora D, et al. Noninvasive, Presymptomatic Detection of Potato Cyst Nematode Infection in Tomato Using Chlorophyll Fluorescence Analysis[J]. Phytopathology, 2025, 115(1): 77-84.

    2. Long Y, Ma M. Recognition of drought stress state of tomato seedling based on chlorophyll fluorescence imaging[J]. Ieee Access, 2022, 10: 48633-48642.

    案例三:林木幼苗活力與抗逆性的表型檢測方案

    1. 云杉幼苗干旱響應的高通量表型成像評估

    除了模式植物、蔬菜、作物等,在近年的研究中,高通量表型成像技術也開始應用于林木幼苗的活力評估與抗逆研究。

    挪威云杉(Picea abies)作為歐洲分布針葉樹種之一,對干旱高度敏感。奧地利森林研究中心的研究人員將兩個氣候差異明顯的云杉種源(P1:來自較高海拔,氣候較冷濕;P2:來自較低海拔,氣候較暖干)進行干旱處理后,利用一套PlantScreen傳送帶式表型成像分析系統(tǒng)對幼苗進行了RGB 成像、葉綠素熒光成像、高光譜成像(VNIR + SWIR)、3D 激光掃描等高通量表型成像分析,共提取 56 個與生長形態(tài)、光合、水分狀態(tài)、植被指數(shù)相關的表型參數(shù)。

    結果表明,在干旱早期,云杉氣孔關閉、NPQ 增強、抗氧化物質積累為核心,形成多層保護,延緩光系統(tǒng)和光合機構的損傷;而隨著干旱持續(xù),PSII 出現(xiàn)不可逆損傷,生長停滯乃至死亡。在種源差異方面,P1 在光系統(tǒng)穩(wěn)定性上表現(xiàn)更為穩(wěn)健,P2 則對干旱更為敏感。

     

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    2. 赤松幼苗干旱-復水過程的高通量表型成像評估

    捷克生命科學大學以歐洲廣泛分布的歐洲赤松(Pinus sylvestris L.)為對象,在溫室控制條件下模擬干旱與復水過程,結合高通量表型分析(HTPP)與SNP基因分型系統(tǒng)分析了來自捷克境內(nèi)三個不同海拔(低地、中山地)種源實生苗的表型與遺傳應答,探討了其耐旱性差異及遺傳基礎。

    研究中使用PlantScreen傳送帶式表型成像分析系統(tǒng)對整個過程進行了高時間分辨率的表型連續(xù)測量,包括:

    w 葉綠素熒光成像:測量穩(wěn)態(tài)量子產(chǎn)額(QY Lss)、量子產(chǎn)額(QY max)、穩(wěn)態(tài)非光化學猝滅(NPQ Lss)。

    w 多光譜熒光成像:計算簡單熒光比(SFR_R)作為葉綠素含量估計。

    w 熱成像:記錄針葉與空氣溫差(ΔT)反映蒸騰降溫能力。

     

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    結果表明,葉綠素熒光參數(shù)在干旱處理后都會顯著低于對照組,而在復水后則有所恢復。SFR_R在干旱處理后13天即出現(xiàn)顯著差異,表明葉綠素含量或新松針發(fā)育受到影響;復水后干旱組值仍低于對照。干旱組ΔT溫差顯著增大,反映蒸騰降溫能力下降;復水后溫差仍高于對照,但這可能部分歸因于高溫天氣。

     

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    綜合來看,歐洲赤松在超過一個月的零可用水條件下仍能存活,顯示較強的物種水平耐旱性。不同種源在生理表型反應速度和程度上的差異,體現(xiàn)了本地適應在耐旱性中的作用。各項表型參數(shù)(尤其是QY maxQY LssSFR_R、ΔT)具有較高遺傳力,可用于苗期非破壞性耐旱性篩選。這一成果為氣候變化背景下歐洲赤松的種源選擇、輔助遷移和森林恢復提供了理論基礎與實踐工具。

    參考文獻:

    1. Ahmad M, et al. Drought stress responses deconstructed: A comprehensive approach for Norway spruce seedlings using high-throughput phenotyping with integrated metabolomics and transcriptomics. Plant Phenomics, 2025, 7.2: 100037.

    2. Neuwirthová E, et al. Drought Response and Genetic Variation in Scots Pine Seedlings' Provenances: Insights From HighThroughput Phenotyping for ClimateResilient Forestry. Evolutionary Applications, 2025, 18.10: e70157.

    北京易科泰生態(tài)技術公司提供種質資源表型分析技術全面解決方案并提供相關參考文獻:

    ? PlantScreen植物高通量表型成像分析系統(tǒng),有傳送帶版、XYZ版、PlantScreen SC、根系表型分析等不同功能規(guī)格供選配

     

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    ? FluorCam葉綠素熒光成像系統(tǒng)與FluorCam多光譜熒光成像系統(tǒng),有幾千篇國際科研文獻可供參考

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