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    植物表型組學(xué)研究機(jī)構(gòu)巡禮(1)- 荷蘭植物生態(tài)表型中心 NPEC

    發(fā)布時(shí)間: 2025-11-06  點(diǎn)擊次數(shù): 566次

    荷蘭植物生態(tài)表型中心(Netherlands Plant Eco-phenotyping CentreNPEC荷蘭瓦赫寧根大學(xué)(Wageningen University & Research, WUR)與烏得勒支大學(xué)Utrecht University) 共同合作建設(shè)和運(yùn)營(yíng)。中心于2017年遞交提案,20229月底正式啟用,研究重心在于植物表型環(huán)境的相互關(guān)系,力圖將植物研究引入自動(dòng)化和大數(shù)據(jù)的時(shí)代。

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    NPEC在幾年時(shí)間中陸續(xù)建設(shè)完成了六大研究模塊,其中包括3套安裝在FytoScope大型步入式水培植物生長(zhǎng)室中的PlantScreen XYZ三維移動(dòng)式植物表型成像分析系統(tǒng)、1PlantScreen-SC移動(dòng)式植物表型成像分析系統(tǒng)、36單元Ecolab土壤-植物-大氣綜合研究微生態(tài)系統(tǒng)、多套FluorCam葉綠素?zé)晒獬上裣到y(tǒng)等。

     

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    2023-2024年,NPEC安裝完成了兩套最新型的植物表型成像系統(tǒng)。NPEC分別將其命名為“太陽(yáng)神"(Helios 冥王"(Hades)。其中太陽(yáng)神"(Helios)系統(tǒng)為一套PlantScreen傳送帶版高通量植物表型成像分析系統(tǒng)。這套系統(tǒng)利用傳送帶將植物傳送到成像室中進(jìn)行測(cè)量,實(shí)現(xiàn)了高通量、高精度、低干擾、多角度的植物表型成像測(cè)量,同時(shí)還可自動(dòng)控制植物的生長(zhǎng)環(huán)境,包括澆灌、光照、溫度及動(dòng)態(tài)周期變化等。

     

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    冥王"(Hades)系統(tǒng)則為一套PlantScreen高通量瓊脂培養(yǎng)植物表型成像分析系統(tǒng)。這是一套專門為瓊脂平板培養(yǎng)植物進(jìn)行自動(dòng)接種、培養(yǎng)與表型成像分析的系統(tǒng)。該系統(tǒng)為全自動(dòng)機(jī)器人操作,包括傾倒瓊脂、播種、層積催芽、接種、成像分析全自動(dòng)運(yùn)行。可容納2160個(gè)特制培養(yǎng)皿的全自動(dòng)全流程高通量表型分析。系統(tǒng)由具備GMO(轉(zhuǎn)基因生物)控制區(qū)的環(huán)控室、操作臺(tái)、培養(yǎng)柜(包括層積催芽柜)、機(jī)器人及成像工作站等組成,可進(jìn)行根系形態(tài)成像分析、GFP等熒光蛋白成像分析、葉綠素?zé)晒獬上穹治觥⒍喙庾V成像分析、高光譜成像(透射光)分析及熒光高光譜成像分析等

     

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    NPEC利用這些表型組學(xué)設(shè)備已經(jīng)開(kāi)展了一系列研究工作并取得了大量的科研成果,部分研究案例如下:

    1. 利用葉綠素?zé)晒夥治鰧?duì)番茄中馬鈴薯胞囊線蟲(chóng)感染進(jìn)行非侵入性、癥狀前檢測(cè)

    馬鈴薯胞囊線蟲(chóng)(PCN)是全球馬鈴薯產(chǎn)區(qū)破壞性的病原線蟲(chóng)之一,每年造成巨大的經(jīng)濟(jì)損失。PCN在田間的侵染通常呈“病灶"狀分布,即僅在某些區(qū)域集中發(fā)生。然而,早期、精準(zhǔn)地定位這些病灶非常困難,因?yàn)閭鹘y(tǒng)的土壤取樣和線蟲(chóng)鑒定方法既耗時(shí)又費(fèi)力。因此,開(kāi)發(fā)一種快速、非破壞性、癥狀前的檢測(cè)技術(shù),對(duì)于實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)的局部防控、減少農(nóng)藥使用和降低經(jīng)濟(jì)損失具有重要意義。本研究旨在探索葉綠素?zé)晒夥治鲎鳛橐环N前沿的植物生理監(jiān)測(cè)技術(shù),是否能夠通過(guò)檢測(cè)植物地上部光合系統(tǒng)的細(xì)微變化,來(lái)間接、早期地診斷出地下部根系的PCN侵染。

    研究人員將番茄種植于PlantScreen高通量傳送帶表型系統(tǒng)的樣品托盤中,設(shè)置了5個(gè)不同梯度的PCN接種密度,利用PlantScreen系統(tǒng)的FluorCam葉綠素?zé)晒獬上駟卧诮臃N后連續(xù)自動(dòng)監(jiān)測(cè)26天的葉綠素?zé)晒鈩?dòng)態(tài)成像。

    研究發(fā)現(xiàn),葉綠素?zé)晒鈪?shù)對(duì)PCN侵染的響應(yīng)遠(yuǎn)早于傳統(tǒng)生長(zhǎng)指標(biāo):

    1)極早期響應(yīng): 在接種后第1天,反映光合速率的ΦPSII和光合系統(tǒng)熱耗散的NPQ就發(fā)生了顯著變化。此時(shí),線蟲(chóng)可能尚未侵入根系,研究者推測(cè)可能是線蟲(chóng)卵自發(fā)孵化或其分泌的特定分子(效應(yīng)子)觸發(fā)了植物的早期免疫反應(yīng)所致。

    2)高靈敏度: ΦPSII是對(duì)低水平侵染最敏感的指標(biāo)。即使在接種密度(5/克土)下,從第1天起就能檢測(cè)到其下降。而NPQ則在第1天對(duì)高接種密度表現(xiàn)出響應(yīng)。

    最大光化學(xué)效率Fv/FmPSII潛在活性Fv/F0則響應(yīng)較晚且對(duì)低侵染水平不敏感。

    本研究成功證明了:葉綠素?zé)晒夥治觯貏e是NPQ和ΦPSII這兩個(gè)參數(shù),能夠作為一種極其靈敏的工具,在番茄植株出現(xiàn)任何可見(jiàn)癥狀之前,有效檢測(cè)出地下部的馬鈴薯胞囊線蟲(chóng)侵染。

     

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    2. 馬鈴薯對(duì)單一和復(fù)合脅迫的高通量表型成像分析

    隨著氣候變化加劇,熱浪、洪澇和干旱等天氣事件頻發(fā),嚴(yán)重威脅作物生產(chǎn)。馬鈴薯作為全球重要的糧食作物,其生長(zhǎng)和產(chǎn)量極易受到不良環(huán)境條件的影響。本研究旨在對(duì)馬鈴薯(栽培種 'Désirée')應(yīng)對(duì)單一及復(fù)合非生物脅迫(高溫、干旱、澇漬)進(jìn)行綜合性分析,通過(guò)整合高通量表型分析和多組學(xué)數(shù)據(jù),深入理解馬鈴薯在模擬未來(lái)現(xiàn)實(shí)氣候情景下的脅迫響應(yīng)機(jī)制,并建立了一個(gè)生物信息學(xué)分析流程來(lái)整合這些復(fù)雜數(shù)據(jù)。這項(xiàng)研究由包括荷蘭瓦赫寧根大學(xué)烏得勒支大學(xué)在內(nèi)的多家歐洲學(xué)術(shù)與科研單位參與,是歐盟ADAPT馬鈴薯育種項(xiàng)目的重要研究成果之一。

     

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    研究人員對(duì)馬鈴薯植株施加單一脅迫(熱應(yīng)激 H、干旱 D、澇漬 W)以及復(fù)合脅迫(熱+干旱 HD、熱+干旱+澇漬 HDW),并設(shè)置恢復(fù)期,以模擬田間可能出現(xiàn)的連續(xù)脅迫,并使用PlantScree高通量表型成像分析系統(tǒng)進(jìn)行連續(xù)表型分析,監(jiān)測(cè)植物體積、高度、葉面積、緊湊度等形態(tài)指標(biāo),以及葉綠素?zé)晒猓ㄈ?/span>QY_Lss, Fv/Fm_Lss, qL_Lss)和熱成像(冠層溫度ΔT)等生理指標(biāo)。結(jié)果表明,所有脅迫均抑制生長(zhǎng),但程度不同,復(fù)合脅迫HD的影響大于單一脅迫;澇漬(W)的影響最迅速和嚴(yán)重;三重脅迫(HDW)導(dǎo)致植株近乎死亡。而在光合系統(tǒng)損傷中,所有脅迫均降低了PSII的光化學(xué)效率(QY_Lss),其中熱應(yīng)激H脅迫影響最大。

    結(jié)合其他組學(xué)數(shù)據(jù),該研究證實(shí)了馬鈴薯對(duì)復(fù)合脅迫(尤其是熱+干旱+澇漬HDW)的敏感性,同時(shí)明確了高溫脅迫通過(guò)抑制光合作用和塊莖形成信號(hào)(SP6A)來(lái)影響產(chǎn)量的關(guān)鍵環(huán)節(jié)。該研究可為馬鈴薯抗逆育種提供重要的候選靶點(diǎn)和診斷工具,有助于加速培育適應(yīng)未來(lái)氣候變化的馬鈴薯品種。

     

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    3. 在高通量表型系統(tǒng)進(jìn)行單個(gè)葉片的光合能力追蹤測(cè)量

    植物光合作用研究對(duì)生產(chǎn)力和產(chǎn)量至關(guān)重要。隨著高通量表型系統(tǒng)設(shè)施的發(fā)展,光合表型的測(cè)量變得可靠、高效。然而,盡管植物級(jí)別的表型分析已自動(dòng)化,但葉片級(jí)別的信息通常仍依賴于手動(dòng)標(biāo)注,限制了研究效率。本研究提出了一種新方法,用于在植物(以擬南芥為例)的頂部拍攝圖像時(shí)間序列中,對(duì)單個(gè)葉片進(jìn)行自動(dòng)檢測(cè)、分割和追蹤。

    研究者將兩個(gè)擬南芥生態(tài)型(Col-0 Ely)在PlantScree XY三維移動(dòng)表型成像系統(tǒng)中進(jìn)行不同光處理(恒定光與波動(dòng)光),并分析其光合參數(shù)(最大光量子產(chǎn)量Fv/Fm和光系統(tǒng)II實(shí)際效率ΦPSII)。植株級(jí)別葉綠素?zé)晒獬上穹治霰砻?/span>Col-0Fv/Fm和ΦPSII均顯著高于Ely,且Ely的光合參數(shù)對(duì)波動(dòng)光處理的響應(yīng)更明顯。葉片級(jí)別葉綠素?zé)晒獬上穹治鰟t進(jìn)一步表明葉片年齡和葉序顯著影響光合能力及其對(duì)光處理的響應(yīng)。在Ely中,葉片Fv/Fm在其出現(xiàn)約一周后達(dá)到峰值然后下降;幼葉對(duì)波動(dòng)光的ΦPSII響應(yīng)比老葉更強(qiáng)烈。

    該方法能夠高效、自動(dòng)化地追蹤單個(gè)葉片,為研究葉片發(fā)育、光合作用動(dòng)態(tài)及其遺傳基礎(chǔ)提供了有力的新工具。

     

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    4. 不同光照強(qiáng)度對(duì)羅勒采后耐冷性的影響

    羅勒(Ocimum basilicum L.)作為熱帶草本植物,在低于1012℃的低溫貯藏時(shí)易發(fā)生冷害,表現(xiàn)為葉片褐斑、壞死、失去光澤等。本研究希望通過(guò)采收前短期高光處理(EOP)提升羅勒的碳水化合物和抗氧化物質(zhì)含量,看是否能夠增強(qiáng)其采后耐冷性。研究人員將兩個(gè)羅勒品種(Emily Dolly)在垂直農(nóng)業(yè)系統(tǒng)中,使用LED光源(150 μmol·m?s?1)進(jìn)行培養(yǎng)。采收前5天,分別施加50150300600 μmol·m?s?1的光照強(qiáng)度。采后葉片在4°C(冷害條件)和12°C(非冷害條件)下黑暗貯藏12天,定期取樣分析。

    利用FluorCam葉綠素?zé)晒獬上裣到y(tǒng)測(cè)量后發(fā)現(xiàn),羅勒葉片最大光化學(xué)效率Fv/Fm4°C貯藏下顯著下降,但EOP光強(qiáng)對(duì)其無(wú)顯著影響。Fv/Fm反映了植物光合反應(yīng)中心在脅迫條件下的損傷程度,是目前衡量植物受脅迫程度與抗性高低的指標(biāo)之一。因此,結(jié)果表明,EOP高光可有效提升羅勒的營(yíng)養(yǎng)價(jià)值(碳水化合物、迷迭香酸、抗壞血酸),但未能增強(qiáng)羅勒的耐冷性。

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    參考文獻(xiàn):

    1. van Himbeeck R, Binneb?sz E L, Amora D, et al. Noninvasive, Presymptomatic Detection of Potato Cyst Nematode Infection in Tomato Using Chlorophyll Fluorescence Analysis[J]. Phytopathology, 2025, 115(1): 77-84.

    2. Zagor??ak M, Abdelhakim L, Rodriguez-Granados N Y, et al. Integration of multi-omics data and deep phenotyping provides insights into responses to single and combined abiotic stress in potato[J]. Plant physiology, 2025, 197(4): kiaf126.

    3. Jurado-Ruiz F, Nguyen T P, Peller J, et al. LeTra: a leaf tracking workflow based on convolutional neural networks and intersection over union[J]. Plant Methods, 2024, 20(1): 11.

    4. Larsen D H, Li H, van de Peppel A C, et al. High light intensity at End-Of-Production improves the nutritional value of basil but does not affect postharvest chilling tolerance[J]. Food Chemistry, 2022, 369: 130913.

     

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