應(yīng)用作物/植物模型模擬鑒定環(huán)境因素組合指導(dǎo)優(yōu)化植物 “快速育種”

Plant Phenomics | 應(yīng)用作物/植物模擬指導(dǎo)優(yōu)化植物 “快速育種”

氣候變化和農(nóng)業(yè)資源限制對(duì)全球糧食安全構(gòu)成了巨大挑戰(zhàn)。采用和開發(fā)具有高產(chǎn)和生物/非生物高抗性的作物品種將是應(yīng)對(duì)挑戰(zhàn)的關(guān)鍵解決方案。作物育種家和植物生物學(xué)家在挖掘和利用所需植物性狀或基因取得重要進(jìn)展，但育種進(jìn)程被作物世代的持續(xù)時(shí)間阻礙。‘快速育種’（Speed breeding）是由昆士蘭大學(xué)的Lee Hickey團(tuán)隊(duì)提出的一種主要通過調(diào)節(jié)環(huán)境中的光周期和光質(zhì)以及溫度來加速作物世代的技術(shù)，并已成功應(yīng)用于加速小麥、大麥和水稻等作物改良的育種過程。
 

2023年9月，Plant Phenomics 在線發(fā)表了由安徽農(nóng)業(yè)大學(xué)、江西農(nóng)業(yè)大學(xué)等單位聯(lián)合完成的題為Crop/plant modelling supports plant breeding: I. Optimization of environmental factors in accelerating crop growth and development for speed breeding 的文章。

然而，目前‘快速育種’實(shí)施的環(huán)境因子取值在某種程度上可能依賴于單個(gè)試驗(yàn)經(jīng)驗(yàn)。控制環(huán)境條件下環(huán)境因子包括了光周期、光質(zhì)、光線性質(zhì)（直接/漫射光）、光的方向、光強(qiáng)和二氧化碳濃度等，這些因子組合非常復(fù)雜，作物生長(zhǎng)發(fā)育進(jìn)程難以預(yù)測(cè)，確定最佳組合需要投入大量的時(shí)間、精力。因此，應(yīng)用模型工具來進(jìn)行模擬試驗(yàn)分析鑒定最優(yōu)環(huán)境因素的組合，將更高效優(yōu)化‘快速育種’。
 

作物/植物模型已經(jīng)被成功開發(fā)用來預(yù)測(cè)不同環(huán)境條件下作物生長(zhǎng)發(fā)育與產(chǎn)量形成。可以通過不斷調(diào)節(jié)環(huán)境條件來實(shí)現(xiàn)生育進(jìn)程的優(yōu)化從而實(shí)現(xiàn)提速，從而優(yōu)化作物‘快速育種’實(shí)施的環(huán)境組合。作物模型（Crop model）側(cè)重于預(yù)測(cè)環(huán)境變量下的作物生長(zhǎng)發(fā)育和產(chǎn)量，精確模擬關(guān)鍵的生理過程，包括物候發(fā)育、器官發(fā)生、葉片和冠層光合作用、水分和養(yǎng)分吸收以及生物量分配。因此，作物模型可用于分析基因型、環(huán)境條件和管理策略的相互作用。植物模型（Plant model）即功能結(jié)構(gòu)植物模型（Functional-structural plant model）側(cè)重模擬器官水平上植物結(jié)構(gòu)和生理功能互反饋對(duì)環(huán)境響應(yīng)的結(jié)果。該類模型在指導(dǎo)作物生產(chǎn)時(shí)，可以更加準(zhǔn)確地模擬作物結(jié)構(gòu)、功能和環(huán)境之間的關(guān)系。作物模型與植物模型在作用和功能上是相對(duì)互補(bǔ)的。文中通過相關(guān)實(shí)例演示了模型實(shí)現(xiàn)‘快速育種’進(jìn)一步優(yōu)化的可能性。由此可見，作物和植物模型為優(yōu)化‘快速育種’提供了一種非常有前景的管理工具，從而進(jìn)一步縮減作物育種時(shí)間。
 

本文也闡述了通過使用光線示蹤器提高對(duì)光環(huán)境模擬精度以及應(yīng)用人工智能技術(shù)輔助優(yōu)化模型，進(jìn)一步提升模型模擬能力，更好地優(yōu)化作物生育進(jìn)程，從而推進(jìn)‘快速育種’。
 

圖1. 整合作物和植物模型優(yōu)化環(huán)境因子組合實(shí)現(xiàn)‘快速育種’示意圖。

作者及團(tuán)隊(duì)介紹

本文第一單位為安徽農(nóng)業(yè)大學(xué)，博士生于怡為第一作者，研究方向?yàn)橛衩谆ㄆ谀秃禉C(jī)理與模擬研究；宋有洪教授為通訊作者，是作物生理生態(tài)團(tuán)隊(duì)PI負(fù)責(zé)人，長(zhǎng)期從事作物/植物模型研究，并應(yīng)用模型探討作物抗性機(jī)理及輔助智慧化生產(chǎn)。該文是和江西農(nóng)業(yè)大學(xué)、南京農(nóng)業(yè)大學(xué)、澳洲國(guó)立大學(xué)與澳洲昆士蘭大學(xué)等國(guó)內(nèi)外大學(xué)共同完成的，其中江西農(nóng)大作物育種團(tuán)隊(duì)負(fù)責(zé)人賀浩華教授為論文共同通訊作者，博士生程琴為論文共同第一作者。該研究得到了國(guó)家重點(diǎn)研發(fā)計(jì)劃、安徽省自然科學(xué)基金面上項(xiàng)目以及安農(nóng)大校人才基金的資助。

論文鏈接：

‍https://doi.org/10.34133/plantphenomics.0099

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《植物表型組學(xué)》（Plant Phenomics）是由南京農(nóng)業(yè)大學(xué)和美國(guó)科學(xué)促進(jìn)會(huì)（AAAS）合作創(chuàng)辦的英文學(xué)術(shù)期刊，于2019年1月正式上線發(fā)行。采用開放獲取形式，刊載植物表型組學(xué)交叉學(xué)科熱點(diǎn)領(lǐng)域具有突破性科研進(jìn)展的原創(chuàng)性研究論文、綜述、數(shù)據(jù)集和觀點(diǎn)。具體范圍涵蓋高通量表型分析的最新技術(shù)，基于圖像分析和機(jī)器學(xué)習(xí)的表型分析研究，提取表型信息的新算法，作物栽培、植物育種和農(nóng)業(yè)實(shí)踐中的表型組學(xué)新應(yīng)用，與植物表型相結(jié)合的分子生物學(xué)、植物生理學(xué)、統(tǒng)計(jì)學(xué)、作物模型和其他組學(xué)研究，表型組學(xué)相關(guān)的植物生物學(xué)等。期刊已被DOAJ、Scopus、PMC、EI和SCIE等數(shù)據(jù)庫收錄�？祁Ｎò睯CR2021影響因子為6.5，位于農(nóng)藝學(xué)、植物科學(xué)、遙感一區(qū)。中科院農(nóng)藝學(xué)、植物科學(xué)一區(qū)，遙感二區(qū)，生物大類一區(qū)（TOP期刊）。2020年入選中國(guó)科技期刊卓越行動(dòng)計(jì)劃高起點(diǎn)新刊項(xiàng)目。

說明：本文由《植物表型組學(xué)》編輯部負(fù)責(zé)組稿。
中文內(nèi)容僅供參考，一切內(nèi)容以英文原版為準(zhǔn)。
撰稿：于怡（安徽農(nóng)業(yè)大學(xué)）、宋有洪
排版：蘇梓鈺（南京農(nóng)業(yè)大學(xué)）
審核：孔敏、王平