PlantScreen植物表型成像分析系統(tǒng)應用 ——萵苣的鹽分脅迫表型分析
目前，全球農(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)量損失在全球造成了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)進行了廣泛的種植。萵苣產(chǎn)量最高的國家有美國、歐盟和中國。而萵苣對鹽分就是非常敏感的。鹽分脅迫會造成萵苣生物量減少、誘發(fā)葉燒病和早衰。
美國農(nóng)業(yè)部（USDA）的科學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。從最開始，他們就把關(guān)注點放在了葉綠素熒光動力學分析上。與傳統(tǒng)的作物表型測量（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)對各種生物和非生物脅迫因素都非常敏感，而葉綠素熒光成像分析可以無損地直接測量脅迫對光系統(tǒng)的損傷程度和機理；另一方面，葉綠素熒光成像分析技術(shù)與自動傳送系統(tǒng)集合，能夠?qū)崿F(xiàn)對大量樣品的高通量無損快速檢測，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)勢完美地結(jié)合起來。
實驗中使用了球生菜、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株樣品進行了葉綠素熒光成像分析。
同時，葉綠素熒光成像圖經(jīng)過校準后，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)還可以對葉面積進行不同脅迫程度的定量分級和圖像分割。
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，F(xiàn)v/Fm_L和QY_D。論文結(jié)尾建議在篩選高耐受品系時以較高的葉面積配合較高的Fv/Fm和QY作為初篩指標。
論文作者由于使用的是PlantScreen表型分析系統(tǒng)的簡化型號，因此不得不使用其他儀器和生長箱進行培養(yǎng)和形態(tài)學測量。而實際上PlantScreen植物表型成像系統(tǒng)可以整合LED植物智能培養(yǎng)、自動化控制系統(tǒng)、葉綠素熒光成像測量分析、植物熱成像分析、植物近紅外成像分析、植物高光譜分析、自動條碼識別管理、RGB真彩3D成像、自動稱重與澆灌等多項先進技術(shù)，理想情況下可以自動無人值守監(jiān)測植物整個生活史的光合、形態(tài)、光譜特性等表型數(shù)據(jù)并進行初步分析。
同時葉綠素熒光表型分析也并不局限于萵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熒光成像技術(shù)進行表型分析。
參考文獻：
Adhikari N D, et al. 2019. Phenomic and Physiological Analysis of Salinity Effects on Lettuce. Sensors, 19: 4814
美國農(nóng)業(yè)部（USDA）的科學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。從最開始，他們就把關(guān)注點放在了葉綠素熒光動力學分析上。與傳統(tǒng)的作物表型測量（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)對各種生物和非生物脅迫因素都非常敏感，而葉綠素熒光成像分析可以無損地直接測量脅迫對光系統(tǒng)的損傷程度和機理；另一方面，葉綠素熒光成像分析技術(shù)與自動傳送系統(tǒng)集合，能夠?qū)崿F(xiàn)對大量樣品的高通量無損快速檢測，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)勢完美地結(jié)合起來。
葉綠素熒光動力學曲線
葉綠素熒光分析數(shù)據(jù)及相應成像圖
研究者重點分析了QY_max（Fv/Fm）最大光化學效率、Fv/Fm_L光適應最大光化學效率、NPQ非光化學淬滅（最大熒光）、qN非光化學淬滅（可變熒光）、qP光化學淬滅、QY實際光化學效率（量子產(chǎn)額）、Rfd熒光衰減比率等熒光參數(shù)。 論文作者由于使用的是PlantScreen表型分析系統(tǒng)的簡化型號，因此不得不使用其他儀器和生長箱進行培養(yǎng)和形態(tài)學測量。而實際上PlantScreen植物表型成像系統(tǒng)可以整合LED植物智能培養(yǎng)、自動化控制系統(tǒng)、葉綠素熒光成像測量分析、植物熱成像分析、植物近紅外成像分析、植物高光譜分析、自動條碼識別管理、RGB真彩3D成像、自動稱重與澆灌等多項先進技術(shù)，理想情況下可以自動無人值守監(jiān)測植物整個生活史的光合、形態(tài)、光譜特性等表型數(shù)據(jù)并進行初步分析。
同時葉綠素熒光表型分析也并不局限于萵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熒光成像技術(shù)進行表型分析。
葉綠素熒光成像技術(shù)在植物脅迫中的應用（岑海燕，2018）
參考文獻：
Adhikari N D, et al. 2019. Phenomic and Physiological Analysis of Salinity Effects on Lettuce. Sensors, 19: 4814
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