幼苗早期活力是豌豆的一个有益特性，有助于杂草控制、提高水分利用效率，并可能在一定环境下有助于提高产量。尽管育种被认为是提高豌豆早期活力的最有效方法，但目前缺乏一种强有力的、高通量的表型工具来分析这种复杂性状，这成为作物改良计划的主要障碍。
本文中，NguyenGN等开发了一种基于自动化表型平台评估豌豆幼苗早期活力的高通量数字图像表型分析方法。以44个基因型豌豆为材料，NguyenGN等在自动化植物表型平台和田间分别进行了试验。自动表型平台获得的植株参数估计值与植株生物量、叶面积、株高等早期活力性状的相关性很高，表明表型平台采集的参数可用于豌豆幼苗早期活力性状的预测。
图1高通量表型成像系统Scannalyzer3D进行的图像采集和分析
表1数字成像方法和传统破坏性方法测定的豌豆性状一览表
图2豌豆相关参数估计值与实测值的关系
图3豌豆的动态生长
植物生长分析表明，“broken-stick”模型与豌豆各基因型的生长模式吻合较好，可用于确定豌豆的线性生长阶段。进一步分析显示，在线性生长阶段收集到的植株参数估计值可以有效地鉴别豌豆各基因型的早期活力。从田间试验中获得的归一化差异植被指数与估算的嫩枝生物量和顶视图面积之间高度相关，证实了在受控和田间环境下，豌豆各基因型幼苗早期活力表现一致。
表2线性回归模型确定的回归参数
图4豌豆早期活力与“broken-stick”模型参数的关系
我们的研究结果表明：在受控环境下，高通量自动表型成像方法完全能够监测豌豆幼苗早期活力性状的变化，并进一步验证其在田间条件下的对比性能。这种稳健的筛选方法具有很强的适用性，在育种项目中快速识别早期活力性状，并利用种质资源促进对豌豆的遗传改良。
表3豌豆各基因型早期活力的比较
图5在田间和受控环境下豌豆的性能比较
全文阅读NguyenGN,NortonSL,RosewarneGM,etal.Automatedphenotypingforearlyvigouroffieldpeaseedlingsincontrolledenvironmentbycolourimagingtechnology.PLOSONE13(12):e.
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