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将温室打造为自动化植物表型工厂 ——PlantScreen-XYZ高通量植物表型系统
功夫:2026-02-26    作者:南宫NG28 点击量:

  我国作为农业大国,泥土盐渍化、干旱、高温等非生物胁迫正成为造约作物产量与种质创新的沉要成分,发展作物耐逆生理机造钻延注筛选优质耐逆种质资源,是当前农业科研的主题方向之一。而植物表型作为衔接基因型与环境的关键桥梁,其精准、高通量的分析伎俩,直接决定了科研钻研的效能与深度。传统的植物表型丈量多依赖人为手持仪器,存在通量低、粉碎性强、数据质量不不变等问题,难以满足规 ;种噬秆∮刖芑砘熳暄械男枰。

  PlantScreen-XYZ植物表型成像系统集成了自动化节造系统、智能LEDs光照造就系统、叶绿素荧光成像丈量分析、植物热成像分析、植物近红表成像分析、植物高光谱成像分析等多项先进植物表型分析技术,可自动获取100多个表型参数,以最高效能实现大量植物样品的全方位生理生态与状态结组成像分析,常用于高通量植物表型成像分析丈量、植物胁迫响应成像分析丈量、植物成长分析丈量、生态毒理学钻延注性状鉴别及植物生理生态分析等钻研。

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PlantScreen-XYZ主题职能特点

  • Sensor-to-plant理想:选取“传感器到植物”的概想,强调设备与植物监测对象的直接关联性 ;
  • 自动化结构个性:建设可在XYZ/XZ轴移动的传感器和光源,机械臂携带成像阵列及光源,依照软件预设的蹊径模式直接移动到植物地位以提升表型分析效能 ;
  • 宽泛环境适应性:合用于从尝试室到温室甚至田间的多种环境,具备宽泛的场景利用能力 ;
  • 传感器矫捷配置:集成了叶绿素荧光成像、红表热成像、多光谱荧光成像、植物高光谱成像、RGB成像等多种成像传感器和环境传感器,可全面采集植物表型数据 ;
  • 定造化规划设计:针对体表造就或泥土栽培等分歧种植方式,提供量身定造的解决规划 ;

当前,我国农业科研正朝着精准化、高通量化、智能化方向发展,国度种业振兴、农业科技自立自强的战术要求,对植物表型钻研的技术伎俩提出了更高的要求。PlantScreen-XYZ作为国际当先的高通量植物表型系统,以“高通量、非侵入、一体化、精准化”的主题优势,突破了传统植物表型钻研的局限,为国内科研单元发展作物耐逆、高光效、种质创新等钻研提供了强有力的技术支持。

案例:PlantScreen-XYZ 赋能作物耐逆钻研高效突破

美国农业部农业钻研服务局(USDA-ARS)加利福尼亚州萨利纳斯作物改进与 ;ぷ暄械ピ,针对泥土盐渍化造约生菜出产力的主题问题,发展了生菜耐盐性关键生理性状鉴别钻研。该团队(Adhikari N D, 2019)拔取10个生菜基因型(含栽培种与野生近缘种),旨在成立耐盐与敏感基因型的生理参数基线,破解传统丈量通量低、数据单方面的难题,为作物耐逆分子钻研与种质筛选奠定基础。

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图1. 左图:分歧基因型生菜样品对盐胁迫响应的叶绿素荧光参数变动 ;中图:分歧生菜类型的 PCA 分析图 ;右图:盐胁迫下基因型 PCA 分析图 ;

  本钻研依附PlantScreen-XYZ系统实现高通量植物表型参数急剧采集和分析,其全植株叶绿素荧光成像职能精准捉拿了盐胁迫下分歧基因型的光合动力学过程,结合配套软件获取的Fv/Fm、NPQ等主题参数,搭配同步采集的壹积等状态数据,通过PCA分析清澈实现耐盐与敏感基因型的聚类分辨。尝试了局证实,耐盐基因型能维持更高的光合效能,而敏感基因型光 ;せ焖浠钤镜夂闲芷,这套设备的高通量、非侵入式一体化丈量,为精准解析生菜耐盐机造、筛选优质种质提供了主题数据支持。

  除了作物耐逆钻研,PlantScreen-XYZ的利用场景可全面覆盖国内农业科研的主题方向。在种质资源筛选中,设备可批量处置水稻、幼麦、蔬菜等各类作物的种质资源,在盐、旱、高温等非生物胁迫下,急剧获取分歧种质的光合与状态表型数据,实现耐逆种质的高通量初筛,大幅缩短育种周期 ;在植物生理机造钻研中,设备可精准解析环境因子对植物光合系统的影响,揭示作物耐逆、高光效的生理调控机造,为作物栽培调控提供理论支持 ;在分子育种辅助钻研中,设备可实现基因型与表型的精准关联,为基因定位、职能验证提供靠得住的表型数据支持,助力分子育种的精准化发展。

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  从尝试室的基础生理机造钻研,到种质资源的规 ;秆,北京南宫NG28携手PSI表型钻研中心推出的PlantScreen-XYZ表型分析系统正成为国内农业科研单元的“科研好副手”,以精准的表型数据赋能农业科研创新,助力我国在作物耐逆育种、农业生态钻研等领域获得更多突破,为保险国度粮食安全、推动农业高质量发展注入科技动能。

  1. Adhikari N D, Simko I, Mou B. Phenomic and physiological analysis of salinity effects on lettuce[J]. Sensors, 2019, 19(21): 4814.

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