Niederländisches Zentrum für Pflanzenökologie (Niederlande Plant Eco-phenotyping Centre，NPEC）vonUniversität Wageningen (Niederlande)Wageningen Universität & Forschung, WURZusammen mit der Universität Utrecht（Universität UtrechtZusammenarbeit im Bau und Betrieb. im Zentrum2017Jahresvorschläge,2022Jahr9Ende Monats offiziell eröffnet, Forschungsschwerpunkt auf Phänotypen der PflanzenundUmweltBeziehungen, die versuchen,PflanzenforschungEinführenDas Zeitalter der Automatisierung und Big Data.

NPECDer Bau wurde in einigen Jahren abgeschlossen.Sechs Forschungsmodule, darunter3Set installiert inFytoScopeGroße SchritteAquakulturPflanzenwachstumsraummittenAnlagenbildschirm XYZ3D-mobile Phänotyp-Bildanalyse-System für Pflanzen,1SetPflanzenschein-SCMobiles Phänotyp-Bildanalyse-System für Pflanzen,36EinheitEcolabBoden-Pflanze-Atmosphärische Mikroökosystemforschung, mehrere SätzeFluorCamChlorophyl-Fluoreszenz-Bildgebungssysteme usw.

2023-2024Jahr,NPECZwei der neuesten Phänotypbildsysteme für Pflanzen wurden installiert.NPECSie werden jeweils als »Sonnengott”（Helios）und “Pluto”（Hades). Von“Sonnengott”（HeliosDas System ist einPlantScreenFörderband-Version Hochdurchsatz-Phänotyp-Bildanalyse-System für Pflanzen. Das System transportiert die Pflanzen zur Messung in die Bildkammer mit einem Förderband und ermöglicht eine hohe Durchfluss, hohe Genauigkeit, geringe Störungen und mehrwinkliche Phänotypbildmessung. Gleichzeitig kann das Wachstumsumfeld der Pflanzen, einschließlich Bewässerung, Licht, Temperatur und dynamischer Zyklusänderungen, automatisch gesteuert werden.

“Pluto”（HadesDas System ist einPlantScreenHochdurchsatz-Agalkultur Phänotyp-Bildgebungsanalyse-System für Pflanzen. diesEs ist ein System, das speziell für die automatische Impfung, Kultur und Phänotyp-Bildverarbeitung von Agal-Plattenkulturen entwickelt wurde. Das System ist für den vollautomatischen Roboterbetrieb vollautomatisch ausgeführt, einschließlich des Abfallens von Agal, der Aussaat, der Schichtwirtung, der Impfung und der Bildanalyse. Aufnahmefähig2160Vollautomatische Vollprozessphänotypanalyse mit hohem Durchsatz für eine speziell gefertigte Petrischale. Das System verfügt überGVO(GMO) Kontrollbereich Umgebungsraum, Operationstisch, Kultivschrank (einschließlich Schichtgeräuschschschrank), Roboter und Bildgebungs-Arbeitsstationen und andere Komponenten, die zur Analyse der Wurzel-Morphologie führen können,GFPAnalytische Bildgebung von 等fluoreszierenden Proteinen, Chlorophyl-fluoreszierende Bildgebung, Multispektrale Bildgebung, Hochspektrale Bildgebung (Transmittionslicht) und fluoreszierende Hochspektrale Bildgebung

NPECMit diesen phänotypischen Geräten wurden eine Reihe von Forschungsarbeiten durchgeführt und zahlreiche wissenschaftliche Ergebnisse erzielt, einige Studienfälle sind wie folgt:

1. Nicht-invasive, präsymptomatische Detektion von Kartoffelbystelinfektionen in Tomaten mit Chlorophyllfluoreszenz-Analyse

Kartoffelkörper (PCNEs ist einer der zerstörerischen Pathogene der weltweiten Kartoffelproduktion, die jedes Jahr erhebliche wirtschaftliche Verluste verursacht.PCNInfektionen auf dem Feld sind in der Regel "lesionsähnlich" verteilt, d. h. konzentriert sich nur auf bestimmte Gebiete. Die frühzeitige und genaue Identifizierung dieser Schäden ist jedoch sehr schwierig, da die herkömmliche Bodenprobenangabe und die Methoden zur Identifizierung von Linienwormen zeitaufwendig und aufwendig sind. Daher ist die Entwicklung einer schnellen, nicht zerstörerischen, präsymptomatischen Detektionstechnik wichtig, um eine präzise lokale Kontrolle zu erreichen, den Einsatz von Pestiziden zu verringern und wirtschaftliche Verluste zu verringern. Diese Studie zielt darauf ab, zu untersuchen, ob die Chlorophyllfluoreszenz-Analyse als Spitzenphysiologische Überwachungstechnik mittels der Erkennung subtiler Veränderungen im oberen Fotosynthesystem der Pflanze eine indirekte und frühzeitige Diagnose des unterirdischen Wurzelsystems ermöglicht.PCNInfektion.

Forscher pflanzen TomatenPlantScreenIn der Probe-Palette des High-Flow-Förderband-Phänotyps-Systems wurde5Ein anderer Gradient.PCNImpfdichte, VerwendungPlantScreenDas SystemFluorCamChlorophyl-Fluoreszenz-Bildgebungseinheit kontinuierlich automatische Überwachung nach der Impfung26Dynamische Bildgebung des Tages mit Chlorophyl-Fluoreszenz.

Die Studie ergab, dass die Chlorophyl-Fluoreszenz-ParameterPCNDie Infektion reagiert viel früher als die herkömmlichen Wachstumsindikatoren:

1Frühe Reaktion: nach der Impfung1Tag, reflektiert die Fotosynthesgeschwindigkeit ΦPSIIWärmelösung mit PhotosynthesesystemenNPQEs gab erhebliche Veränderungen. Zu diesem Zeitpunkt ist es wahrscheinlich nicht möglich, dass das Wurzelsystem eingedrungen ist, und die Forscher spekulieren, dass es wahrscheinlich auf die spontane Inkubation der Eier des Threatworms oder auf die Auslösung einer frühen Immunreaktion der Pflanze durch bestimmte Moleküle (Effektone) zurückzuführen ist.

2hohe Empfindlichkeit: ΦPSIIEs ist der empfindlichste Indikator für niedrige Infektionen. Auch in der Impfdichte (5Eier/unter, von der1Der Rückgang kann vom Himmel an festgestellt werden. undNPQDann in der1Der Tag reagiert auf eine hohe Impfdichte.

Maximale photochemische EffizienzFv / FmundPSIIPotenzielle AktivitätenFv/F0Sie reagieren später und sind unempfindlich gegen niedrige Infektionsspiegel.

Diese Studie hat erfolgreich gezeigt: Chlorophyllfluoreszenz-Analyse, insbesondereNPQund ΦPSIIDiese beiden Parameter dienen als äußerst empfindliche Werkzeuge zur effektiven Erkennung der Infektion mit Kartoffelzytologen im Untergrund, bevor Tomatenpflanzen sichtbare Symptome auftreten.

2. Hochdurchsatzphänotypische Bildgebungsanalyse von Kartoffeln für einzelne und zusammengesetzte Zwänge

Da sich der Klimawandel verschärft, bedrohen Wetterereignisse wie Hitzewellen, Überschwemmungen und Dürre die Ernteproduktion ernsthaft. Kartoffeln sind als eine weltweit wichtige Nahrungspflanze sehr anfällig für ihr Wachstum und ihre Erträge gegenüber schlechten Umweltbedingungen. Diese Studie zielt auf Kartoffeln ( „Desire“Eine umfassende Analyse einzelner und zusammengesetzter nicht-biologischer Belastungen (Hitze, Dürre, Überflutung) sollte durchgeführt werden, um ein tiefes Verständnis der Mechanismen der Belastungsreaktion von Kartoffeln bei der Simulation zukünftiger realer Klimaszenarien durch die Integration von phänotypischen Analysen mit hohem Durchfluss und multiomenischen Daten zu erhalten und einen bioinformatischen Analyseprozess zu entwickeln, um diese komplexen Daten zu integrieren. Diese Studie umfasstUniversität Wageningen, NiederlandeundUniversität UtrechtMehrere europäische akademische und wissenschaftliche Einheiten sind beteiligt, darunter die Europäische Union.AnpassenEines der wichtigsten Forschungsergebnisse des Kartoffelzüchtungsprogramms.

Forscher üben einen einzigen Zwang auf Kartoffelpflanzen aus (thermischer Stress) HDürreD, FleckenWund kombinierter Zwang (Hitze)+DürreHDHeiß.+Dürre+FleckenHDWund die Wiederherstellungszeit festlegen, um kontinuierlichen Zwang auf dem Feld zu simulieren, der auftreten kann, und verwendenPlantScreeHochdurchfluss-Phänotyp-Bildverarbeitungssystem zur kontinuierlichen Phänotypanalyse, die Überwachung von Pflanzenvolumen, Höhe, Blätterfläche, Kompaktheit und anderen morphologischen Indikatoren sowie Chlorophyllfluoreszenz (z.B.QY_Lss, Fv/Fm_Lss, qL_Lssund Wärmebildgebung (Koronentemperatur Δ)Tphysiologischen Indikatoren. Die Ergebnisse zeigten, dass alle Zwang das Wachstum unterdrückte, aber in unterschiedlichem Maße, kombinierte ZwangHDAuswirkungen größer als der einzelne Zwang; Flecken (WDie Auswirkungen sind am schnellsten und am schwersten; Dreifacher Zwang (HDWverursacht, dass die Pflanzen fast tot sind. Bei Schäden des Photosynthesesystems wird der gesamte Druck reduziert.PSIIOptochemische Wirksamkeit (QY_Lss(unter Hitzestress)HZwang hat den größten Einfluss.

In Kombination mit anderen Daten aus der Omik bestätigte die Studie, dass Kartoffeln gegen kombinierte Zwang (insbesondere Hitze) reagieren.+Dürre+FleckenHDWEmpfindlichkeit, während die hohe Temperatur Stress durch die Unterdrückung der Photosynthese und die Bildung von Knollen Signale (SP6AWichtige Aspekte der Produktion zu beeinflussen. Die Studie könnte wichtige Kandidatenziele und Diagnosewerkzeuge für die antiretrospektive Kartoffelzucht bieten, die dazu beitragen könnten, den Anbau von Kartoffelsorten zu beschleunigen, die sich an den zukünftigen Klimawandel anpassen.

3. Messung der Fotosyntheskapazität einzelner Blätter in einem High-Flow-Phänotyp-System

Die Forschung zur Pflanzenphotosynthese ist von entscheidender Bedeutung für Produktivität und Ertrag. Mit der Entwicklung von Systemanlagen mit hohem Durchsatz wurden die Messungen von Photosynthese-Phänotypen zuverlässig und effizient. Obwohl die Phänotypanalyse auf Pflanzenebene jedoch automatisiert wurde, stützen sich Informationen auf Blattenebene in der Regel immer noch auf manuelle Kennzeichnungen, was die Effizienz der Forschung einschränkt. Diese Studie schlägt eine neue Methode vor, um einzelne Blätter automatisch zu erkennen, aufzuteilen und zu verfolgen, die sich in der oberen Zeitreihe der Aufnahme von Bildern in einer Pflanze befinden (z. B. im Sinf).

Die Forscher haben zwei Ökotypen vorgeschlagen (Kol-0undEly(in derPflanzenschreibe XYVerschiedene Lichtbehandlungen (konstantes und fluktuierendes Licht) in einem dreidimensionalen mobilen Phänotyp-Bildgebungssystem und Analyse ihrer Photosyntheseparameter (maximale Lichtquantenleistung)Fv / Fmund LichtsystemIIWirkliche Effizienz ΦPSII). Pflanzen-Ebene-Chlorophyl-Fluoreszenz-Bildgebung Analyse zeigtKol-0derFv / Fmund ΦPSIIdeutlich höher alsElyundElyDie Reaktion der Photosyntheseparameter auf die Wellenlichtbehandlung ist deutlicher. Die Chlorophyl-Fluoreszenz-Bildgebung auf Blattenniveau zeigt weiter, dass das Blattalter und die Blattfolge die Fotosynthese-Fähigkeit und ihre Reaktion auf die Lichtbehandlung signifikant beeinflussen. inElyMittel, BlattFv / Fmetwa eine Woche nach seinem Auftreten erreicht und fällt; Jungblätter gegen fluktuierendes Licht ΦPSIIDie Reaktion ist stärker als die alten Blätter.

Diese Methode ermöglicht die effiziente und automatisierte Verfolgung einzelner Blätter und bietet leistungsstarke neue Werkzeuge zur Untersuchung der Blätterentwicklung, der Dynamik der Photosynthese und ihrer genetischen Grundlage.

4. Auswirkungen unterschiedlicher Lichtstärke auf die Kältebeständigkeit nach dem Walzenpicken

RollerAcht Basenvon L.als tropische Kräuter, unter10–12Bei der Lagerung bei einer niedrigen Temperatur von ℃ kann es zu kalten Schäden kommen, die sich als Blattbraune Flecken, Nekrose, Glanzverlust usw. manifestieren. Diese Studie hofft, durch kurzfristige Hochlichtbehandlung vor der Ernte (EOPErhöhen Sie den Kohlenhydrat- und Antioxidantgehalt der Roller, um zu sehen, ob sie ihre Nachkühlbeständigkeit verbessern können. Die Forscher haben zwei Roller Sorten (EmilyundDollyVerwendung in vertikalen landwirtschaftlichen SystemenLEDsLichtquelle (von 150 μmol·m⁻²·S⁻¹(Ausbildung durchführen. Vor der Ernte5Gott, getrennt aufgewendet.50、150、300und600 μmol·m⁻²·S⁻¹Lichtintensität. Nach dem Blatt in4°C(Kühlbedingungen) und12°CUnter dunklen Bedingungen aufbewahren12Tag, regelmäßige Probenanalyse.

利用FluorCamNach Messung des Chlorophyl-Fluoreszenz-Bildgebungssystems wurde festgestellt, dass die Rollerblätter maximale photochemische Effizienz habenFv / Fmin4°CDie Lagerung ist deutlich zurückgegangen, aberEOPLichtstärke hat keinen signifikanten Einfluss darauf.Fv / FmEs spiegelt den Grad der Schädigung des photosynthetischen Reaktionszentrums der Pflanze unter Stressbedingungen wider und ist derzeit einer der Indikatoren für die Messung des Stressgrades und der Widerstandsfähigkeit der Pflanzen. Daher zeigen die Ergebnisse,EOPHohes Licht kann den Nährwert der Walzer (Kohlenhydrate, Rosmarinsäure, Ascorbinsäure) effektiv erhöhen, kann jedoch die Kältebeständigkeit der Walzer nicht verbessern.

Referenzen:

1. van Himbeeck R, Binnebösz E L, Amora D, et al. Nichtinvasive, präsymptomatische Erkennung von Kartoffelzysten Nematoden Infektion in Tomaten mit Chlorophyll Fluoreszenz Analyse [J]. Phytopathologie, 2025, 115(1): 77-84.

2. Zagorščak M, Abdelhakim L, Rodriguez-Granados N Y, et al. Integration von Multiomikdaten und tiefer Phänotypierung liefert Einblicke in Reaktionen auf einzelnen und kombinierten abiotischen Stress in Kartoffeln[J]. Pflanzenphysiologie, 2025, 197(4): kiaf126.

3. Jurado-Ruiz F, Nguyen T P, Peller J, et al. LeTra: ein Blattverfolgungsworkflow basierend auf konvolutionellen neuronalen Netzwerken und Kreuzung über Union[J]. Pflanzenmethoden, 2024, 20(1): 11.

4. Larsen D H, Li H, van de Peppel A C, et al. Hohe Lichtintensität am Ende der Produktion verbessert den Nährwert von Basilikum, beeinflusst aber nicht die Kühltoleranz nach der Ernte[J]. Lebensmittelchemie, 2022, 369: 130913.

Beijing Yikotai Ecotechnology bietet umfassende Lösungen für die Phänotypanalyse von Pflanzen und Referenzen:

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