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CropQuant:可扩展的自动化作物监测和性状测量田间表型分析平台

2020-07-15 14:45:44

自动化的表型分析技术能够提供连续和精确的性状测量,这些性状是作物研究、作物育种和农艺措施研究的关键。除了监测发育动态,高频率和高精度表型分析可以精确描绘基因型到表型的途径以及识别影响环境适应性和产量潜力的遗传变异。

 

本文中,英国约翰英纳斯研究中心周济博士团队开发了一个可扩展的自动化田间表型分析平台——CropQuant,CropQuant专为在不同环境中轻松且经济高效地测量而设计。为了管理试验和收集作物气候数据,该团队还开发了一个基于Web的控制系统——CropMonitor,以提供统一的图形用户界面(graphical user interface,GUI),支持用户与其试验之间的实时交互。


图1 CropQuant平台结构 

图2 CropQuant平台田间试验


此外,周济博士团队建立了高通量表型分析的流程,以便在CropQuant平台上执行轻量化的机器学习建模,研究基因型、表型和环境因素之间的动态相互作用。本文展示了五种基因型小麦两个生长季的田间试验结果(包括多个生长表型的测量、性能相关性状的分析等),建立了不同环境条件下小麦表型的动态预测生长模型。


图3 高通量表型分析流程

图4 CropQuant平台监测小麦动态发育

图5 CropQuant平台监测不同气候模式下小麦动态发育差异

图6 使用快速傅立叶变换算法(fastFourier transform,FFT)从连续表型数据中提取生长模式


未来,周济博士团队计划进一步改进CropQuant平台的硬件,提高移动性和模块化,并与更广泛的研究机构合作,共同提高平台软件的处理能力和适用性。以期最终实现:将田间表型分析、无人机、卫星等集成到一个多层次、多维度的作物分析系统中。

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Zhou J, Reynolds D, Websdale D, et al. CropQuant: An automated and scalable field phenotyping platform for crop monitoring and trait measurements to facilitate breeding and digital agriculturebioRxiv, 2017: 161547. http://dx.doi.org/10.1101/161547

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