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这种高通量、遥测、全植物水关系重力表型方法可实现直接和同步的实时测量,以及分析动态植物与环境相互作用中涉及的多个产量相关生理特征。
不断增长的全球人口的粮食安全是一个主要关切问题。基因组工具提供的数据远远超过表型数据的供应量,造成了知识差距。为了迎接改善作物以养活不断增长的全球人口的挑战,必须弥合这一差距。
生理特征被认为是对环境条件反应或敏感性的关键功能特征。许多最近引进的高通量(HTP)表型技术都基于遥感或成像,能够直接测量形态特征,但主要间接测量生理参数。
本文介绍了一种直接生理表型方法,该方法对植物与环境相互作用的功能表型具有若干优点。它帮助用户克服在使用称重传感器重力系统和盆栽实验中遇到的许多挑战。建议的技术将使用户能够区分土壤重量、植物重量和土壤含水量,为连续和同时测量动态土壤、植物和大气条件以及测量关键生理特征提供方法。这种方法允许研究人员密切模拟场应力情景,同时考虑环境对植物生理的影响。此方法还最大限度地减少了锅效应,这是场前表型中的主要问题之一。它包括一个反馈式施肥系统,可在现场样植物密度下实现真正的随机实验设计。该系统可检测土壤-水含量限制阈值 (+),并允许使用实时分析工具和在线统计资源将数据转换为知识。这种方法用于快速和直接测量多种植物对动态环境的生理反应,在田前育种和作物改良的背景下,在筛选与非生物应激反应相关的有益特征方面有很大的潜力。
在日益恶化的环境条件下,确保全球不断增长的人口获得粮食安全,是目前农业研究1、2、3,的主要目标之一。新的分子工具的提供大大增强了作物改良计划。然而,虽然基因组工具提供了大量的数据,但对实际表型特征的有限理解造成了巨大的知识差距。弥合这一差距是现代植物科学4、5、6,面临的最大挑战之一。为了迎接作物改良过程中出现的挑战,尽量减少基因型-表型知识差距,我们必须平衡基因学方法与以现象为中心的方法,7,8。
最近,各种高通量表型(HTP)平台使大量植物群的无损表型成为可能,这些平台可能有助于我们缩小基因型-表型知识差距,6、8、9、10。89,106HTP 筛选技术允许在相对较短的时间内测量大量植物的特征,这要归功于用于移动植物或传感器的机器人和传送带或甘特瑞斯(分别),而不是基于气体交换或摄影的手工操作技术。然而,HTP系统产生的海量数据带来了额外的数据处理和分析挑战11,12。11,
这些HTP平台大部分涉及通过电子传感器或自动图像采集13,14评估表型特征。先进的场现象涉及在该领域的近近传感器和成像技术的部署,以及高分辨率,精确和大规模测量尺度15。传感器和图像数据需要与其他多组数据集成,以创建一个整体的,第二代现象方法16。然而,在数据采集、处理和处理方面的方法论进展正变得越来越重要,因为在植物现象学研究的第一年,将传感器信息转化为知识的挑战被严重低估了。然而,目前可用于动态基因型-环境相互作用和植物应激反应的深入表型成像技术的可靠性和准确性值得怀疑。,18此外,受控制环境的结果往往与在实地观察到的结果大不相同,特别是在干旱压力表型方面。这是因为由于干旱压力期间土壤水分下降,植物在土壤体积、土壤环境和机械阻抗方面的情况不同。因此,来自受控环境的结果很难推断到字段19。最后,基于图像的 HTP 系统的进入价格非常高,不仅由于传感器的价格,还由于机器人、传送带和甘特林,这还需要更高的增长设施基础设施和大量维护标准(许多移动部件在温室环境中工作)。
本文提出了一个旨在解决上述许多问题的HTP遥测表型平台。遥测技术能够自动测量数据,将数据从远程源传输至接收站进行记录和分析。在这里,我们演示一个无损的 HTP 遥测平台,该平台包括多个称重测光仪(重力系统)和环境传感器。该系统可用于收集和即时计算(不需要图像分析)各种数据,如全植物生物量增益、蒸腾速率、口腔电导、根通量和水利用效率(WUE)。对系统中从控制器直接输入到软件的大数据进行实时分析,是将数据转化为知识14 的重要一步,对实际决策具有重大价值,大大扩展了从受控环境表型实验,特别是干旱压力的温室研究中获得的知识。
遥测平台的其他优点是它的可扩展性和易于安装,以及其最小的增长设施基础设施要求(即,它可以轻松地安装在大多数增长设施中)。此外,由于此基于传感器的系统没有移动部件,维护成本相对较低,包括入门价格和长期维护成本。例如,20 单位重力系统的价格,包括每个工厂、气象站和软件的反馈热化系统,的价格将类似于领先品牌的便携式气体交换系统的价格。
水稻(Oryza sativa L.)被用作示范作物,干旱是经检查的治疗。稻米之所以被选中,是一种具有广泛遗传多样性的主要谷物作物,也是全世界20多人口的主要粮食。干旱是一个主要的环境非生物应激因素,可以影响植物的生长发育,导致作物减产21。此作物处理组合用于演示平台的功能以及可生成的数据量和质量。有关此方法的理论背景的信息,请参阅 22。
在该协议中,我们提到4L锅加载20厘米x20厘米鳞片,每个锅包含一个植物。相同的协议易于扩展,可用于更大的锅(高达25L加载在40厘米x40厘米的尺度上,只有线性适应协议措施)和几个植物每个锅。因此,该协议可以很容易地适应植物的多种类型和大小。有关系统 组件, 请参阅图 1 和图 2。
1. 为实验准备锅
2. 种植植物
3. 提高信噪信号电平
注:以下步骤可提高测量质量并降低噪声水平。
4. 设置实验
注:实验的设定过程考虑到系统所有部分的重量,即盆栽介质的重量(包括盆容量的土壤-水重)和幼苗的初始重量。按照以下步骤操作:
5. 开始实验
注:在此阶段收集的数据将用作实验其余部分的参考值。因此,必须仔细执行后续步骤。
6. 更改植物表
7. 运行实验
8. 使用数据分析软件分析数据
实验时间为29天。实验是在8月份进行的,当时当地天气温暖稳定,天长。使用了两种不同的灌溉方案,以演示表型平台在存在干旱压力的情况下比较三种不同品种水稻(即稻谷、卡拉和里索托)的生理行为的能力。有两种抗旱处理:(一) 最佳灌溉[直到灌溉(控制)后每个锅在夜间达到其盆栽容量]和(二) 试验开始5天后开始的干旱,持续14天,随后是10天的恢复期(最佳灌溉,第19-29天)。为了简单起见,并非所有的品种和组都显示在这里显示的数字。结果表明,HTP遥测系统能有效地测量大气条件、土壤和植物生理的变化。
环境条件
在整个实验中,大气探测器监测了环境条件[光合作用活性辐射(PAR)和蒸汽压力不足(VPD)]。收集的数据表明,PAR和VPD在不同的日子和一天中仍然相似(图4)。
在整个实验期间,通过土壤探针测量了抗旱锅的VVC。从一个经过干旱处理的 cv 中收集的 VWC 数据。稻谷植物图图5 所示。
生理参数
在实验的第一阶段,所有四种治疗方法(卡拉控制、卡拉干旱、里索托控制法和里索托干旱疗法)的每日蒸腾逐渐增加,在此期间,所有植物都得到良好灌溉。后来,与两种缺水疗法的干旱期(第5天至第18天)有关的蒸腾减少了。随后,在恢复期间(从第18天起),两个缺水群体的每日蒸腾再次增加,但比干旱处理前观察到的水平低得多(补充图9B)。
在实验的第一阶段,当所有植物都得到类似的灌溉时,计算植物重量(即植物体重增加率)在Karla控制和卡拉干旱处理中均值持续增加(第1-5天)。当干旱治疗应用于cv。卡拉植物(第5-18天),这些植物停止增加体重,直到恢复阶段才恢复体重。在这一点上,重量的增加比对照观察到的要慢。相比之下, 卡拉控制植物的重量在整个实验期间持续增加 (图6)
图1:重力表型系统的组件和设置。
(A) 称重度计。lysimeter 包括将物体的机械负载转换为电荷的称重单元,以及覆盖称重单元上部和下部部分的金属平台,以便正确测量物体的重量。(B) 晶硅计上覆盖着聚苯乙烯块和用于隔热的塑料盖。(C) 缩放零件。储水罐(绿色容器)放置在水表盖上,以收集从储液罐中排出的液体。绿色容器与绿色盖耦合,它有一个大的圆形开口,通过它插入锅。黑色橡胶垫圈连接到绿色盖的一侧,锅连接到另一侧,以尽量减少从容器蒸发造成的水损失。绿色盖在排水延长线上方有两个采样孔(小孔和大孔),用橡胶塞密封。(D) 插头。容器具有一个排水扩展,具有不同高度的四个孔(带插头),可用于在通过特定孔停止排水后调整容器中的水位(保留水量)。所需的水量将取决于植物种类、使用的盆栽介质类型和植物的水需求(即估计的每日蒸腾量)。(E) 控制单元由一个绿色矩形箱组成,其中包含电子控制器和电磁阀。有孔,通过铁杉溶液可以进入和退出锅,以及插座连接称重传感器和不同的传感器。不同的处理,如不同水平的盐度或不同的矿物成分,可以通过施肥溶液应用。金属支架连接到控制器,以容纳管道和电缆,并防止它们接触锅和增加重量。 所需的其他组件是 (F) 土壤探头 (例如,湿度、温度和 EC 传感器 - 5TE)、可选 (G) 多出口滴注器 (用于施肥和/或处理应用) 和 (H) 大气探头 [用于测量蒸汽压力不足 (VPD) 和辐射]。(I) 设备齐全的单阵列。(J) 温室中设备齐全的阵列,黄色箭头指向大气探测器,使口腔电导根据当地大气条件实现正常化。 请单击此处查看此图的较大版本。
图 2:单个锅设置所需的零件。
(A+C)需要以下组件:一个4L锅,一个4L锅,没有底部作为网架,一个圆形的尼龙网(孔径= 60网)的直径是锅底的两倍,一个盖有指定孔的植物和灌溉滴灌器,一个60厘米,白色玻璃纤维棒(杆)和一个黑色垫片环。(D) 表格计划示例,其中盆已随机化。在温室里,每张桌子有1~18根柱子和四排,在这里我们用了24个位置。但是,阵列结构可以根据自身温室的大小轻松调整为任何形状。 请单击此处查看此图的较大版本。
图3:锅设置。
(A) 生长在空腔托盘中的植物。(这里展示的番茄幼苗只是一个例子;许多其他植物物种也可以以同样的方式生长)。(B) 为 (C) 的模具铸件在盆栽介质中产生空腔,使(D)与幼苗的根土塞紧密配合,确保(E)幼苗成功移植到盆中。 请单击此处查看此图的较大版本。
图4:实验过程中大气条件。
右侧的 y 轴显示每日蒸汽压力不足 (VPD),左侧的 y 轴显示实验连续 29 天的光合作用活性辐射 (PAR)。此图表由数据分析软件生成。 请单击此处查看此图的较大版本。
图5:在实验过程中,土壤探针测量的体积含水量(VWC)。
数据表示一个 cv 的 VWC 值。在整个试验期间接受干旱处理的稻谷植物,包括恢复。此图表由数据分析软件生成。 请单击此处查看此图的较大版本。
图6:整个实验期间整个±(± SE)的整植物重量(表示 SE)。卡拉在灌溉(控制)和干旱条件下。
使用 ANOVA(图基的 HSD; p < 0.05)。每个均± SE 表示至少四个植物。数据分析软件制作了图表和统计分析。 请单击此处查看此图的较大版本。
补充图1:用于设置实验的操作软件窗口。请点击这里下载此图。
补充图2:"植物"表作为电子表格;操作软件。请点击这里下载此图。
补充图3:计算土壤干重的软件窗口;操作软件。请点击这里下载此图。
补充图4:设置灌溉处理的软件窗口;操作软件。请点击这里下载此图。
补充图5:数据分析图查看器窗口。 在我们的实验中,我们使用了三种水稻品种(即稻谷、卡拉和里索托)和两种不同的灌溉情景,即灌溉(控制)和干旱。原始数据表明,在实验过程中,植物的重量变化。每行代表一个植物/盆。在白天,植物发生,所以系统减轻了重量,可以看到在日常曲线的斜坡。锅每晚被灌溉到满容量,如曲线中的山峰。灌溉事件之后,在灌装介质饱和后,将多余的水排灌。最初,所有的植物都灌溉良好(控制)。从2018年8月7日开始,一半的植物受到干旱处理。与此同时,其余的植物继续得到最佳灌溉。从2018年8月20日开始(允许每株植物承受类似程度的压力),并一直延续到实验结束,通过恢复对干旱处理植物的灌溉,实现了差异化恢复。 请点击这里下载此图。
系统的反馈灌溉工具使用户能够根据时间、锅重、土壤传感器(如 VWC)的数据或前一天的植物蒸腾为每个单独的盆水设计灌溉程序。每个工厂都可以根据自己的性能以定制的方式单独灌溉。这种差分灌溉最大限度地减少了植物土壤水分含量之间的差异,因此,所有植物都能够受到受控的干旱处理,而不管它们各自的水需求如何。
补充图6:数据分析数据分析窗口。请点击这里下载此图。
补充图7:数据分析直方图窗口。 此图显示了在灌溉(控制)条件下三种不同水稻品种(即稻谷、卡拉和里索托)中每日蒸馏值分布的图形表示。底部图表示植物每日蒸腾的热图可视化,基于桌上盆栽的物理位置。 请点击这里下载此图。
补充图8:数据分析T-测试窗口。线表示两个水稻品种(即卡拉和里索托)在灌溉(控制)条件下每天蒸腾(一个基本和重要的生理特征)的差异。该窗口显示单个植物的每日蒸腾(右上)以及使用学生 t-test(右下)进行的每个组的± SE 的用值t的比较。统计分析由软件自动执行。红点表示根据学生的 t -测试治疗之间的显著差异;p < 0.05.请点击这里下载此图。
补充图9:数据分析 ANOVA 窗口。(A) 在整个试验期间,两个水稻品种(即卡拉和里索托)在灌溉(控制)和干旱条件下每天的蒸腾差异的图形表示。抗旱工作在实验开始5天后开始。单击任何一天将呈现 使用 ANOVA( 图基的 HSD)的 (B) 组比较; p < 0.05), 这里 8 月 12 日。每个均± SE 表示至少四个植物。在整个实验期间,相同的组 也可以作为(C) 连续全植物蒸±(±SE)进行。数据分析软件制作了图表和统计分析。 请点击这里下载此图。
补充图10:数据分析条形线性曲线窗口。 此窗口显示干旱条件下三个水稻品种(即稻谷、卡拉和里索托)的线性曲线。该软件可以对受干旱处理的植物的任何生理参数(这里,每日蒸腾)和计算的体积含水量(VWC)之间的关系进行分片线性拟合分析。 请点击这里下载此图。
补充材料。请点击这里下载这些材料。
中等 | 描述 | |
粗砂 | 硅砂 20-30(通过该沙子的上下网屏:分别 0.841 和 0.595 mm) | |
细砂 | 硅砂 75-90(通过该砂的上下网屏:分别 0.291 和 0.163 mm) | |
泥炭基土壤 | 克拉斯曼 686 | |
洛米土壤(天然土壤) | 桑迪·洛姆土壤取自以色列雷霍沃特农业、食品和环境学院实验农场的一块地块的顶层 | |
蛭 石 | 维米库利特 3G | |
珍珠 岩 | 212 (尺寸范围: 0.5-2.5 毫米) | |
堆肥 | 本塔尔 11 盆栽土壤 | |
多孔、陶瓷、中小型 | 轮廓多孔陶瓷 20-50(通过接地陶瓷的上部和下网屏:分别 0.841 和 0.297 mm) | |
多孔、陶瓷、混合中型 | 轮廓多孔陶瓷 50% 20-50 网格和 50% 20-6 网格,0.841= 3.36 mm |
表1:灌装介质。
土壤介质类型/参数 | 粗砂 | 细砂 | 洛米土壤 | 珍珠 岩 | 蛭 石 | 多孔陶瓷混合尺寸 | 多孔陶瓷小型 | 泥炭基土壤 | 堆肥 |
总水(TW,毫升) | 860 ± 7.2 (F) | 883.1 ± 24 (F) | 1076.3 ± 35.9 (E) | 1119.9 ± 8.5 (E) | 1286 ± 22.4 (D) | 1503.6 ± 15.4 (C) | 1713 ± 25.9 (B) | 1744.3 ± 8.2 (B) | 2089.6 ± 61.6 (A) |
体积含水量(大众、毫升3/毫升3) | 0.26 (F) | 0.27 (F) | 0.33 (E) | 0.35 (E) | 0.4 (D) | 0.46 (C) | 0.53 (B) | 0.54 (B) | 0.65 (A) |
散装密度 (BD, g/cm3) | 1.7 (A) | 1.6 (B) | 1.5(C) | 0.1 (H) | 0.2 (F) | 0.8 (D) | 0.7 (E) | 0.2 (G) | 0.1 (G) |
土壤重量稳定性(SWS,g/d) | ±2.3 ± 0.3 (B) | ±4.3 ± 0.3 (B) | ±2.9 ± 0.9 (B) | ±14.9 ± 0.7 (A) | ±7.6 ± 2.8 (B) | ±1.3 ± 0.1 (B) | ±1.9 ± 0.4 (B) | ±6.7 ± 0.8 (B) | ±4.3 ± 1.2 (B) |
土壤重量稳定性,浴缸中留有水(g/天;请参阅第6.14节) | 3 ± 0.4 (B) | 3.3 ± 0.4 (B) | 3.2 ± 1.2 (B) | 6.3 ± 0.5 (A) | 2.7 ± 0.8 (B) | 1.6 ± 0.3 (B) | 1.9 ± 0.3 (B) | 10.6 ± 3 (A) | 1.5 ± 0.3 (B) |
锅容量重力水分含量(SWC;请参阅第 8.2 节) | 0.18 (G) | 0.23 (G) | 0.23 (G) | 3.79 (C) | 3.0 (D) | 0.74 (F) | 0.99 (E) | 4.25 (B) | 6.13 (A) |
相对排水能力 | 非常好 | 中等 | 中低 | 非常好 | 非常好 | 非常好 | 非常好 | 低 | 中等 |
达到盆容量的相对时间 | 快速 | 快速 | 快速 | 慢 | 慢 | 快速 | 快速 | 慢 | 慢 |
相对阳离子交换能力 (CEC) | 低 | 低 | 低 | 低 | 高 | 高 | 高 | 高 | 高 |
兼容: | |||||||||
洗根(实验结束时) | ++ | ++ | + | ++ | + | ++ | ++ | - | - |
营养/生物刺激剂处理 | ++ | ++ | - | ++ | + | + | + | - | - |
盐度治疗 | ++ | ++ | + | ++ | + | ++ | ++ | + | - |
准确测量增长率 | ++ | ++ | + | -,+ | + | ++ | +++ | + | + |
干旱后物理土壤结构恢复 | +++ | +++ | ++ | + | - | +++ | +++ | -,+ | - |
* 总水 (TW, ml) = 土壤湿重 (在锅容量) = 土壤干重。体积含水量 (VWC) = TW/土壤体积。 | |||||||||
散装密度 (BD) = 土壤干重/土壤体积。土壤重量稳定性 (SWS) – 连续 4 天土壤湿重的平均变化(中盆容量,上次灌溉后无植物)。 | |||||||||
锅容量重力水分含量(SWC);有关计算,请参阅第 7.2 节。 |
表2:9种不同盆栽介质的一般特性及其与重力平台的兼容性。 测量使用 4-L 锅,在场容量(罐容量)下填充 3.2 L 的介质。根据 Tukey 的 HSD 测试 ±(P < 0.05; 3 ≤ n ≤ 5), 数据显示为≤ se. 列 中不同的字母表示介质之间的显著差异。
费蒂格成分 | 最终浓度(ppm) | 最终浓度(mM) |
纳诺3 | 195.8 | 2.3 |
H3PO4 | 209 | 0.000969 |
KNO3 | 271.4 | 2.685 |
姆索4 | 75 | 0.623 |
ZnSO4 | 0.748 | 0.0025 |
库索4 | 0.496 | 0.00198 |
摩尔3 | 0.131 | 0.00081 |
姆索4 | 3.441 | 0.0154 |
硼砂 | 0.3 | 0.00078 |
C10H12N2NaFeo8 (Fe) | 8.66 | 0.0204 |
滴灌器(用自来水稀释后)最终灌溉溶液的pHH变化为6.5至7。 |
表3:费蒂格化组件。
基因型-表型知识差距反映了基因型x环境相互作用的复杂性(由18,24,审查)。有可能通过高分辨率,HTP-遥测诊断和表型筛选平台,可用于研究全植物生理性能和水关系动力学8,9,,缩小这一差距。基因型 x 环境相互作用的复杂性使表型成为一项挑战,特别是考虑到植物对不断变化的环境的反应速度。虽然目前有各种表型系统,但大多数系统都基于遥感和先进的成像技术。虽然这些系统提供同步测量,但在某种程度上,它们的测量仅限于形态和间接生理特征25。生理特征在对环境条件的反应或敏感性方面非常重要。因此,以非常高的分辨率(例如,3 分钟的间隔)连续和同时进行的直接测量可以提供非常准确的植物生理行为描述。尽管重力系统具有这些重大优点,但也必须考虑到这一系统有一些潜在的缺点。主要缺点是需要使用锅和温室条件,这可能给治疗调节(特别是干旱治疗的调节)和实验可重复性带来重大挑战。
为了解决这些问题,应规范应用应力,建立真正随机的实验结构,最大限度地减少盆栽效应,并在短时间内比较植物在环境条件下变化的多种动态行为。本文中描述的 HTP 遥测功能表型方法解决了这些问题,如下所述。
为了将工厂的动态响应与动态环境关联,并捕获复杂植物与环境相互作用的完整、大局,必须连续测量环境条件(图4)和植物响应(补充图9B)。此方法能够测量盆栽介质和大气的物理变化,同时测量植物特性(土壤+植物-大气连续体,SPAC)。
为了最好地预测植物在野外的表现,重要的是在尽可能类似于田间18的条件下执行表型过程。我们在半受控条件下的温室中进行实验,以尽可能模拟野外条件。最重要的条件之一是生长或盆栽介质。为重力系统实验选择最合适的盆栽介质至关重要。建议选择快速排水的土壤介质,允许快速实现锅容量,并且具有高度稳定的锅容量,因为这些功能允许重力系统进行更精确的测量。此外,还必须考虑在实验中应用的不同治疗方法。例如,涉及盐、肥料或化学品的处理要求使用惰性灌装介质,最好是具有低阳离子交换能力的栽锅介质。适用于低蒸腾植物物种的干旱处理最好适用于VC水平相对较低的盆栽介质。相比之下,适用于高蒸腾植物的缓慢干旱处理最好适用于VC水平相对较高的盆栽介质。如果实验后分析需要根(例如根形态、干重等),则使用有机物含量相对较低的介质(即沙子、多孔陶瓷或石质)将更容易在不损坏根质的情况下清洗根部。对于将持续较长时间的实验,建议避免使用富含有机物的介质,因为有机物可能会随着时间而分解。有关此主题的更多详细信息,请参阅表 1和表 2。
场表型和温室表型(场前)有自己的目标,需要不同的实验设置。战前表型有助于选择在实地表现良好的有希望的候选基因型,帮助使现场试验更有重点,更具成本效益。然而,场前表型涉及一些限制(例如,盆效应),可能导致植物的表现不同于在场条件18,27。,27小锅大小,蒸发和加热水,是温室实验中可能导致锅效应的因素的例子。此处描述的方法旨在以以下方式最大程度地减小这些潜在影响:
(a) 锅的大小是根据要检查的基因型选择的。该系统能够支持各种盆型(高达25升)和灌溉处理,从而能够检查任何类型的作物植物。
(b) 锅和百尺秤是绝缘的,以防止热量被转移和锅的任何加热。
(c) 该系统涉及精心设计的灌溉和排水系统。
(d) 每个锅都有一个单独的控制器,通过自我灌溉和自我监测处理实现真正的随机化。
(e) 软件在计算树冠口腔电导时考虑到了工厂的本地 VPD。请参阅图 1J中的多个 VPD 站本地化。
该系统涉及在田间植物密度上进行直接的生理测量,无需在植物之间大空间或移动植物进行基于图像的表型。该系统包括实时数据分析,以及准确检测每个植物的生理应激点(+)的能力。这使得研究人员能够监测植物,并决定如何进行实验,以及如何在实验过程中收集任何样本。该系统简单明了的重量校准,便于高效校准。高通量系统产生海量数据,这带来了额外的数据处理和分析挑战11,12。11,对从控制器直接输入到软件的大数据的实时分析是将数据转化为知识14的重要一步,对实际决策具有重大价值。
这种HTP-遥测生理表型方法可能有助于在近场条件下进行温室实验。该系统能够测量和直接计算植物对动态环境的水相关生理反应,同时有效地克服了与盆栽效应相关的大多数问题。该系统的能力在场前表型阶段极为重要,因为它们提供了预测植物生长早期阶段产量损失的可能性。
作者没有什么可透露的。
这项工作得到了国际基金-国家自然科学基金联合研究方案(第2436/18号赠款)的支持,并部分得到以色列农业和农村发展部(Eugene Kandel知识中心)的支持,作为"问题的根源——利用现代农业的根区知识中心"的一部分。
Name | Company | Catalog Number | Comments |
Atmospheric Probes | SpectrumTech/Meter group | 3686WD | Watchdog 2475 |
40027 | VP4 | ||
Array Randomizer | None | The software "Array Randomizer" can be used for creating an experimental design of a randomized block design, or fully random design. It was developed to have better control over the random distribution of the experimental samples (plants) in order to normalize the atmospheric microvariation inside the greenhouse. | |
Free download and more information, please click on the following link: https://drive.google.com/open?id=1y4QbTpxRK5Lx430xzu1RFdrlcL8pz_1q | |||
Cavity trays | Danish size with curved rim for nursery | 30162 | 4X4X7 Cell, 84 cell per tray https://desch.nl/en/products/seed_propagation_trays/danish-size-with-curved-rim-for-nursery~p92 |
Coarse sand | Negev Industrial Minerals Ltd., Israel | ||
Compost | Tuff Marom Golan, Israel | ||
Data Analysis software | Plant-Ditech Ltd., Israel | SPAC Analytics | |
Drippers | Netafim | 21500-001520 | PCJ 8L/h |
Fine sand | Negev Industrial Minerals Ltd., Israel | ||
Loamy soil (natural soil) | |||
Nylon mesh | Not relevant (generic products) | ||
Operating software | Plant-Ditech Ltd., Israel | Plantarray Feedback Control (PFC) | |
Peat-based soil | Klasmann-Deilmann GmbH, Germany | ||
Perlite | Agrekal , Israel | ||
Plantarray 3.0 system | Plant-Ditech Ltd., Israel | SCA400s | Weighing lysimeters |
PLA300S | Planter unit container | ||
CON100 | Control unit | ||
part of the planter set | Fiberglass stick | ||
part of the planter set | Gasket ring | ||
Operating software | |||
SPAC Analytics software | |||
Porous, ceramic, mixed-sized medium | Greens Grade, PROFILE Products LLC., USA | ||
Porous, ceramic, small-sized medium | Greens Grade, PROFILE Products LLC., USA | ||
Pots | Not relevant (generic products) | ||
Soil | Bental 11 by Tuff Marom Golan | ||
Soil Probes | Meter group | 40567 | 5TE |
40636 | 5TM | ||
40478 | GS3 | ||
Vermiculite | Agrekal , Israel |
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