PlantScreen植物表型成像分析系統(tǒng)應(yīng)用

——萵苣的鹽分脅迫表型分析

目前，農(nóng)業(yè)都受到土壤和灌溉水鹽分升高的威脅。大約50%的灌溉農(nóng)田都受到了鹽分的影響。2013年的經(jīng)濟(jì)分析指出由于鹽分誘發(fā)的土壤退化和作物產(chǎn)量損失在造成了273億美元的損失。作為一種重要的蔬菜作物，萵苣（Lactuca sativa L.）在世界范圍內(nèi)進(jìn)行了廣泛的種植。萵苣產(chǎn)量ZG的有美國(guó)、歐盟和中國(guó)。而萵苣對(duì)鹽分就是非常敏感的。鹽分脅迫會(huì)造成萵苣生物量減少、誘發(fā)葉燒病和早衰。

美國(guó)農(nóng)業(yè)部（USDA）的科學(xué)家嘗試確定萵苣鹽脅迫的關(guān)鍵生理性狀，用于篩選高耐鹽的萵苣品種。從開(kāi)始，他們就把關(guān)注點(diǎn)放在了葉綠素?zé)晒鈩?dòng)力學(xué)分析上。與傳統(tǒng)的作物表型測(cè)量（鮮重、葉面積、葉綠素指數(shù)、CO₂同化速率等）相比，一方面光系統(tǒng)對(duì)各種生物和非生物脅迫因素都非常敏感，而葉綠素?zé)晒獬上穹治隹梢詿o(wú)損地直接測(cè)量脅迫對(duì)光系統(tǒng)的損傷程度和機(jī)理；另一方面，葉綠素?zé)晒獬上穹治黾夹g(shù)與自動(dòng)傳送系統(tǒng)集合，能夠?qū)崿F(xiàn)對(duì)大量樣品的高通量無(wú)損快速檢測(cè)，非常適用于作物品種的篩選。他們使用的PlantScreen XYZ植物表型成像分析系統(tǒng)就能夠?qū)⑦@兩方面的優(yōu)勢(shì)WM地結(jié)合起來(lái)。

實(shí)驗(yàn)中使用了球生菜、奶油生菜、直立生菜、葉生菜等不同的栽培品種和萵苣的野生親緣種L. serriola L，共240株樣品進(jìn)行了葉綠素?zé)晒獬上穹治觥?/span>

葉綠素?zé)晒鈩?dòng)力學(xué)曲線

葉綠素?zé)晒夥治鰯?shù)據(jù)及相應(yīng)成像圖

研究者ZD分析了QY_max（Fv/Fm）ZD光化學(xué)效率、Fv/Fm_L光適應(yīng)ZD光化學(xué)效率、NPQ非光化學(xué)淬滅（ZD熒光）、qN非光化學(xué)淬滅（可變熒光）、qP光化學(xué)淬滅、QY實(shí)際光化學(xué)效率（量子產(chǎn)額）、Rfd熒光衰減比率等熒光參數(shù)。

同時(shí)，葉綠素?zé)晒獬上駡D經(jīng)過(guò)校準(zhǔn)后，還可以直接獲得整株植物具備光合活性的葉面積。結(jié)合熒光參數(shù)還可以對(duì)葉面積進(jìn)行不同脅迫程度的定量分級(jí)和圖像分割。

熒光數(shù)據(jù)與鮮重等傳統(tǒng)表型數(shù)據(jù)進(jìn)行了相關(guān)性分析和主成分分析，結(jié)果表明敏感栽培種的特征是低QY，qN，NPQ和Rfd，而耐受栽培種的特征是高QY_max，Fv/Fm_L和QY_D。論文結(jié)尾建議在篩選高耐受品系時(shí)以較高的葉面積配合較高的Fv/Fm和QY作為初篩指標(biāo)。

論文作者由于使用的是PlantScreen表型分析系統(tǒng)的簡(jiǎn)化型號(hào)，因此不得不使用其他儀器和生長(zhǎng)箱進(jìn)行培養(yǎng)和形態(tài)學(xué)測(cè)量。而實(shí)際上PlantScreen植物表型成像系統(tǒng)可以整合LED植物智能培養(yǎng)、自動(dòng)化控制系統(tǒng)、葉綠素?zé)晒獬上駵y(cè)量分析、植物熱成像分析、植物近紅外成像分析、植物高光譜分析、自動(dòng)條碼識(shí)別管理、RGB真彩3D成像、自動(dòng)稱重與澆灌等多項(xiàng)先進(jìn)技術(shù)，理想情況下可以自動(dòng)無(wú)人值守監(jiān)測(cè)植物整個(gè)生活史的光合、形態(tài)、光譜特性等表型數(shù)據(jù)并進(jìn)行初步分析。

同時(shí)葉綠素?zé)晒獗硇头治鲆膊⒉痪窒抻谌n苣這樣的蔬菜和鹽脅迫。幾乎所有的植物/作物和脅迫都可以用葉綠素?zé)晒獬上窦夹g(shù)進(jìn)行表型分析。

葉綠素?zé)晒獬上窦夹g(shù)在植物脅迫中的應(yīng)用（岑海燕，2018）

NPQ_L1_ss

Laura Early Bird

RFD_L1_ss

Laura Early Bird

Fv/Fm_L1_ss

Laura Early Bird

參考文獻(xiàn)：

Adhikari N D, et al. 2019. Phenomic and Physiological Analysis of Salinity Effects on Lettuce. Sensors, 19: 4814