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    FluorCam多光譜熒光成像技術(shù)應(yīng)用案例——植物干旱響應(yīng)表型研究

    發(fā)布時(shí)間: 2020-05-20  點(diǎn)擊次數(shù): 2553次

    植物對(duì)干旱的響應(yīng)過(guò)程非常復(fù)雜,同時(shí)植物也有多樣的應(yīng)答機(jī)制來(lái)回避和耐受干旱脅迫并維持生長(zhǎng)。光合系統(tǒng)被認(rèn)為是對(duì)干旱極為敏感的,因此FluorCam葉綠素?zé)晒獬上裣到y(tǒng)從問(wèn)世起就被廣泛應(yīng)用于植物干旱脅迫的研究。

    美國(guó)懷俄明大學(xué)將蕪菁Brassica rapa經(jīng)過(guò)干旱處理后再進(jìn)行復(fù)水,以復(fù)水后無(wú)法恢復(fù)來(lái)定義干旱誘導(dǎo)死亡的準(zhǔn)確時(shí)間。同時(shí)使用葉綠素?zé)晒饧夹g(shù)進(jìn)行同步測(cè)量。終結(jié)果表明葉綠素?zé)晒鉁y(cè)量即可對(duì)干旱引起的植物死亡進(jìn)行定義,同時(shí)改進(jìn)的植物特性描述可以用于測(cè)試和增強(qiáng)植物干旱死亡預(yù)測(cè)模型。他們使用了FluorCam封閉式葉綠素?zé)晒獬上裣到y(tǒng)來(lái)測(cè)量完整葉片的葉綠素?zé)晒鈪?shù)并展示植物對(duì)干旱脅迫響應(yīng)的空間差異,并通過(guò)熒光數(shù)據(jù)進(jìn)行植物死亡預(yù)測(cè)(Guadagno,2017)。

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    圖1. 左:干旱處理后的蕪菁;右:不同干旱處理的葉綠素?zé)晒獬上衽c死亡預(yù)測(cè)

    但以前的研究很少關(guān)注干旱對(duì)植物次生代謝的影響,這也是因?yàn)槿狈Ρ匾难芯考夹g(shù)。FluorCam多光譜熒光成像技術(shù)則可以從次生代謝機(jī)制上反映植物的響應(yīng)。如果再加入熱成像分析和高光譜成像分析,就可以對(duì)植物干旱響應(yīng)進(jìn)行相當(dāng)全面的植物干旱響應(yīng)表型研究。目前,浙江大學(xué)、中國(guó)農(nóng)科院煙草所等單位就利用FluorCam多光譜熒光成像技術(shù)*開(kāi)展了光合能力和次生代謝的干旱響應(yīng)表型研究,在這方面研究中位于先列。

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    圖2. 干旱脅迫的FluorCam葉綠素?zé)晒獬上窈投喙庾V熒光成像分析,左、中:浙江大學(xué)擬南芥實(shí)驗(yàn)(Yao, 2018);右:中國(guó)農(nóng)科院煙草所煙草實(shí)驗(yàn)(Khan, 2019)

    FluorCam多光譜熒光成像技術(shù)還可以與PlantScreen植物表型成像分析技術(shù)結(jié)合,進(jìn)行高通量干旱表型研究。捷克Palacký大學(xué)提出了一種可重復(fù)的室內(nèi)植物表型分析方法,用于研究大麥種群的水分脅迫狀況和復(fù)水過(guò)程。這一方法的培養(yǎng)環(huán)境控制和表型測(cè)量主要都是通過(guò)PlantScreen植物表型成像分析系統(tǒng)完成的(Marchetti, 2019)。

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    圖3. 大麥高通量干旱響應(yīng)表型實(shí)驗(yàn)流程體系

    參考文獻(xiàn):

    1. Guadagno C R, et al. 2017. Dead or alive? Using membrane failure and chlorophyll fluorescence to predict mortality from drought. Plant Physiology, DOI:10.1104/pp.16.00581

    2. Khan R, et al. 2019. Transcriptome Profiling, Biochemical and Physiological Analyses Provide New Insights towards Drought Tolerance in Nicotiana tabacum L. Genes 10: 1041

    3. Yao J, et al. 2018. Phenotyping of Arabidopsis drought stress response using kinetic chlorophyll fluorescence and multicolor fluorescence imaging. Front. Plant Sci. 9:603

    4. Marchetti CF, et al. 2019. A Novel Image-Based Screening Method to Study Water-Deficit Response and Recovery of Barley Populations Using Canopy Dynamics Phenotyping and Simple Metabolite Profiling. Frontiers in Plant Science 10:1252

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    lFluorPen、FluorCam葉綠素?zé)晒?多光譜熒光技術(shù)

    lSL3500、FytoScope智能LED光源與生長(zhǎng)箱

    lSpectraPen/PolyPen、Specim高光譜測(cè)量技術(shù)

    lThermo-RGB紅外熱成像技術(shù)

    lPlantScreen植物高通量表型成像分析平臺(tái)

    lEcoDrone無(wú)人機(jī)遙感技術(shù)方案

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