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Questo metodo di fenotipizzazione gravitazionale ad alta produttività, telemetrico e dell'intera pianta consente misurazioni dirette e simultanee in tempo reale, nonché l'analisi di più tratti fisiologici legati alla resa coinvolti nelle interazioni dinamico tra piante e ambiente.
La sicurezza alimentare per la crescente popolazione globale è una delle principali preoccupazioni. I dati forniti dagli strumenti genomici superano di gran lunga la fornitura di dati fenotipi, creando un divario di conoscenza. Per affrontare la sfida di migliorare le colture per nutrire la crescente popolazione globale, questo divario deve essere colmato.
I tratti fisiologici sono considerati tratti funzionali chiave nel contesto della reattività o della sensibilità alle condizioni ambientali. Molte tecniche di fenotipazione ad alta velocità (HTP) introdotte di recente si basano sul telerilevamento o sull'imaging e sono in grado di misurare direttamente i tratti morfologici, ma misurare i parametri fisiologici principalmente indirettamente.
Questo documento descrive un metodo per la fenotipizzazione fisiologica diretta che presenta diversi vantaggi per la fenotipizzazione funzionale delle interazioni pianta-ambiente. Aiuta gli utenti a superare le numerose sfide incontrate nell'uso di sistemi gravimetrici a cellule di carico ed esperimenti in vaso. Le tecniche suggerite consentiranno agli utenti di distinguere tra peso del suolo, peso delle piante e contenuto di acqua del suolo, fornendo un metodo per la misurazione continua e simultanea delle condizioni dinamiche del suolo, delle piante e dell'atmosfera, insieme alla misurazione dei tratti fisiologici chiave. Questo metodo consente ai ricercatori di imitare da vicino gli scenari di stress sul campo tenendo conto degli effetti dell'ambiente sulla fisiologia delle piante. Questo metodo riduce anche al minimo gli effetti del vaso, che sono uno dei principali problemi nella fenotipazione pre-campo. Include un sistema di fertigazione feed-back che consente un progetto sperimentale veramente randomizzato a densità di pianta simile a quella del campo. Questo sistema rileva la soglia di limitazione del contenuto di acqua del suolo (θ) e consente la traduzione dei dati nella conoscenza attraverso l'uso di uno strumento analitico in tempo reale e di una risorsa statistica online. Questo metodo per la misurazione rapida e diretta delle risposte fisiologiche di più piante a un ambiente dinamico ha un grande potenziale per l'uso nello screening per tratti benefici associati alle risposte allo stress abiotico, nel contesto dell'allevamento pre-campo e del miglioramento delle colture.
Garantire la sicurezza alimentare per una popolazione globale in crescita in condizioni ambientali in peggioramento è attualmente uno dei principali obiettivi della ricercaagricola 1,2,3. La disponibilità di nuovi strumenti molecolari ha notevolmente migliorato i programmi di miglioramento delle colture. Tuttavia, mentre gli strumenti genomici forniscono una quantità enorme di dati, la comprensione limitata dei tratti fenotipi effettivi crea un significativo divario di conoscenza. Colmare questo divario è una delle maggiori sfide che la scienza vegetale moderna deveaffrontare 4,5,6. Per affrontare le sfide che sorgono nel processo di miglioramento delle colture e ridurre al minimo il divario di conoscenza genotipo-fenotipo, dobbiamo bilanciare l'approccio genotipico con un fenocentricouno 7,8.
Recentemente, varie piattaforme di fenotipizzazione ad alto rendimento (HTP) hanno reso possibile il fenotipizzazione non distruttiva di grandi popolazioni vegetali nel tempo e queste piattaforme possono aiutarci a ridurre il divario di conoscenza genotipo-fenotipo6,8,9,10. Le tecniche di screening HTP consentono di misurazione dei tratti in un numero enorme di piante in un periodo di tempo relativamente breve, grazie alla robotica e ai nastri trasportatori o gantries utilizzati per spostare le piante o i sensori (rispettivamente), al contrario delle tecniche azionate a mano basate sullo scambio di gas o sulla fotografia. Tuttavia, le enormi quantità di dati prodotte dai sistemi HTP presentano ulteriori sfide di gestione dei dati e di analisi11,12.
La maggior parte di queste piattaforme HTP comportano la valutazione di tratti fenotipici attraverso sensori elettronici o l'acquisizione automaticadi immagini 13,14. La fenomico sul campo avanzata prevede l'installazione di sensori prossimali e tecnologie di imaging sul campo, nonché una scala di misurazione ad alta risoluzione, precisa e sularga popolazione 15. I dati dei sensori e delle immagini devono essere integrati con altri dati multi-omici per creare un approccio fenomico olistico di secondagenerazione 16. Tuttavia, i progressi metodologici nell'acquisizione, nella gestione e nell'elaborazione dei dati stanno diventando sempre più importanti, poiché le sfide della traduzione delle informazioni dei sensori in conoscenze sono state grossolanamente sottovalutate durante i primi anni di ricerca sulla fenomicavegetale 13. Tuttavia, l'affidabilità e l'accuratezza delle tecniche di imaging attualmente disponibili per la fenotipizzazione approfondita delle interazioni dinamico genotipo-ambiente e le risposte allo stress delle piante sonodiscutibili 17,18. Inoltre, i risultati di ambienti controllati sono spesso molto diversi da quelli osservati sul campo, soprattutto quando si tratta di fenotipazione da stress da siccità. Ciò è dovuto alle differenze nella situazione che le piante sperimentano in termini di volume del suolo, ambiente del suolo e impedimento meccanico a causa del calo dell'umidità del suolo durante lo stress da siccità. Pertanto, i risultati da ambienti controllati sono difficili da estrapolare al campo19. Infine, il prezzo di ingresso dei sistemi HTP basati sull'immagine è molto elevato, non solo a causa del prezzo dei sensori, ma anche a causa della robotica, dei nastri trasportatori e delle gantries, che richiedono anche standard più elevati di infrastruttura di crescita-impianto e manutenzione significativa (molte parti in movimento che lavorano in un ambiente serra).
In questo articolo, presentiamo una piattaforma di fenotipazione telemetrica HTP progettata per risolvere molti dei problemi di cui sopra. La tecnologia di telemetria consente la misurazione e la trasmissione automatiche dei dati da origini remote a una stazione ricevente per la registrazione e l'analisi. Qui, dimostriamo una piattaforma non distruttiva HTP-telemetrica che include più lysimetri di pesatura (un sistema gravimetrico) e sensori ambientali. Questo sistema può essere utilizzato per la raccolta e il calcolo immediato (l'analisi delle immagini non è necessaria) di un'ampia gamma di dati, come il guadagno di biomassa di un'intera pianta, i tassi di traspirazione, la conduttanza stomata, i flussi delle radici e l'efficienza nell'uso dell'acqua (WUE). L'analisi in tempo reale dei big data che vengono direttamente alimentati al software dal controllore nel sistema rappresenta un passo importante nella traduzione dei dati nellaconoscenza 14 che ha un grande valore per il processo decisionale pratico, estendendo sostanzialmente le conoscenze che possono essere acquisite da esperimenti di fenotipazione dell'ambiente controllato, in generale, e studi in serra di stress da siccità, in particolare.
Altri vantaggi della piattaforma di telemetria sono la sua scalabilità e facilità di installazione e i suoi requisiti minimi di infrastruttura di crescita-facility (cioè, può essere facilmente installato nella maggior parte delle strutture di crescita). Inoltre, poiché questo sistema basato su sensori non ha parti in movimento, i costi di manutenzione sono relativamente bassi, inclusi sia il prezzo di ingresso che i costi di manutenzione a lungo termine. Ad esempio, il prezzo di un sistema gravimetrico di 20 unità, compreso il sistema di fertigazione di feedback per ogni impianto, stazione meteorologica e software, sarà simile al prezzo di un sistema portatile di scambio di gas di un marchio leader.
Il riso (Oryza sativa L.) è stato utilizzato come coltura modello e la siccità è stata il trattamento esaminato. Il riso è stato scelto in quanto è una delle principali colture cerealicole con un'ampia diversità genetica ed è il cibo di base per oltre la metà della popolazione mondiale20. La siccità è un importante fattore di stress abiotico ambientale che può compromettere la crescita e lo sviluppo delle piante, portando a una riduzione della resa dellecolture 21. Questa combinazione di trattamento delle colture è stata utilizzata per dimostrare le capacità della piattaforma e la quantità e la qualità dei dati che può produrre. Per ulteriori informazioni sulla base teorica di questo metodo, vedere 22.
In questo protocollo, abbiamo fatto riferimento a vasi da 4 L caricati su bilance da 20 cm x 20 cm, con ogni vaso contenente una pianta. Lo stesso protocollo è facilmente scalabile e può essere utilizzato con vasi molto più grandi (fino a 25 L caricati su scale 40 cm x 40 cm, con solo un adattamento lineare alle misure di protocollo) e diverse piante per vaso. Così il protocollo può essere facilmente adattato per piante di molti tipi e dimensioni. Fare riferimento alla Figura 1 e alla Figura 2 per i componenti di sistema.
1. Preparare i vasi per l'esperimento
2. Coltivare le piante
3. Migliorare il livello di segnale-rumore
NOTA: I seguenti passaggi migliorano la qualità delle misurazioni e riducono i livelli di rumore.
4. Impostazione dell'esperimento
NOTA: Il processo di creazione dell'esperimento è progettato per tenere conto del peso di tutte le parti del sistema, vale a dire il peso del mezzo di potting (compreso il peso dell'acqua del suolo alla capacità del vaso) e il peso iniziale delle piantine. Attenersi alla seguente procedura:
5. Avvio dell'esperimento
NOTA: i dati raccolti in questa fase verranno utilizzati come valori di riferimento per il resto dell'esperimento. Pertanto, è importante seguire attentamente i passaggi successivi.
6. Modificare la tabella delle piante
7. Eseguire l'esperimento
8. Analizzare i dati utilizzando il software di analisi dei dati
La durata dell'esperimento è stata di 29 giorni. L'esperimento è stato condotto nel mese di agosto, quando il clima locale è caldo e stabile e le giornate sono lunghe. Due diversi scenari di irrigazione sono stati utilizzati per dimostrare la capacità della piattaforma di fenotipazione per confrontare il comportamento fisiologico di tre diverse varietà di riso (ad esempio, Indica, Karla e Risotto) in presenza di stress da siccità. Ci sono stati due trattamenti per lo stress da siccità: (i) l'irrigazione ottimale [fino a quando ogni vaso ha raggiunto la sua capacità di vaso di notte dopo l'irrigazione (controllo)] e (ii) una siccità che è iniziata 5 giorni dopo l'inizio dell'esperimento, è durata per 14 giorni, ed è stata seguita da un periodo di recupero di 10 giorni (irrigazione ottimale, giorni 19–29). Per semplicità, non tutte le varietà e i gruppi sono mostrati nelle figure qui presentate. I risultati hanno mostrato che il sistema HTP-telemetrico è in grado di misurare in modo efficiente i cambiamenti nelle condizioni atmosferiche, nel suolo e nella fisiologia delle piante.
Condizioni ambientali
Le condizioni ambientali [radiazioni fotosinteticamente attive (PAR) e deficit di pressione di vapore (VPD)] sono state monitorate durante l'esperimento da una sonda atmosferica. I dati raccolti indicano che PAR e VPD sono rimasti simili nei diversi giorni e nel corso della giornata (Figura 4).
Il VWC dei vasi trattati con siccità è stato misurato dalle sonde del suolo durante tutto il periodo sperimentale. I dati VWC raccolti da un cv trattato in caso di siccità. L'impianto Indica è tracciato nella Figura 5.
Parametri fisiologici
La traspirazione giornaliera è gradualmente aumentata in tutti e quattro i trattamenti (Karla-control, Karla-drought, Risotto-control e Risotto-drought) durante la prima fase dell'esperimento, durante la quale tutte le piante sono state ben irrigate. Più tardi, c'è stata una riduzione della traspirazione che è stata associata al periodo di siccità (giorno 5 al giorno 18) nei due trattamenti privi di acqua. Successivamente, durante il periodo di recupero (dal giorno 18 in poi), la traspirazione giornaliera è aumentata di nuovo nei due gruppi privi d'acqua, ma ad un livello molto inferiore a quello osservato prima del trattamento della siccità (Figura supplementare 9B).
Il peso medio calcolato della pianta (cioè il tasso di aumento di peso delle piante) è aumentato costantemente sia tra il Karla-controllo e i trattamenti Karla-drought durante la prima fase dell'esperimento, quando tutte le piante hanno ricevuto irrigazione simile (Giorni 1-5). Quando il trattamento di siccità è stato applicato al cv. Impianti Karla (giorni 5-18), quelle piante hanno smesso di aumentare di peso e non hanno ripreso ad aumentare di peso fino alla fase di recupero. A quel punto, c'è stato un aumento di peso che ha proceduto più lentamente di quello che è stato osservato per il controllo. Al contrario, i pesi degli impianti di controllo Karlasonoaumentati continuamente per tutto il periodo sperimentale (Figura 6).
Figura 1: Componenti e configurazione del sistema di fenotipazione gravimetrica.
(A) Lysimetro di pesatura. Il lysimeter include la cella di carico, che converte il carico meccanico di un oggetto in una carica elettrica, e una piattaforma metallica che copre le parti superiore e inferiore della cella di carico, in modo che il peso dell'oggetto possa essere misurato correttamente. (B) Il lysimetro è coperto da un blocco di polistirolo e un coperchio in plastica per l'isolamento termico. (C) Scalare le parti. Un serbatoio d'acqua (contenitore verde) viene posto sul coperchio del lysimetro per raccogliere il liquido che drena dal vaso. Il contenitore verde è accoppiato ad una copertura verde, che ha una grande apertura rotonda attraverso la quale viene inserita la pentola. Un anello di guarnizione di gomma nera è attaccato a un lato del coperchio verde e la pentola è attaccata all'altro lato, per ridurre al minimo la perdita di acqua tramite evaporazione dal contenitore. Il coperchio verde ha due fori di campionamento (piccoli e grandi) sopra l'estensione di drenaggio, che sono sigillati con tappi di gomma. (D) Spine. Il contenitore ha un'estensione di drenaggio con quattro fori (con spine) ad altezze diverse, che possono essere utilizzati per regolare il livello dell'acqua nel contenitore dopo il drenaggio attraverso un particolare foro si ferma (il volume dell'acqua di riserva). Il volume d'acqua desiderato dipenderà dalle specie vegetali, dal tipo di mezzo di produzione utilizzato e dal fabbisogno idrico delle piante (cioè dal volume di traspirazione giornaliero stimato). (E) L'unità di controllo è costituita da una scatola rettangolare verde che contiene il controller elettronico e le valvole solenoidi. Ci sono fori attraverso i quali la soluzione di fertigazione può entrare ed uscire dai vasi, così come le prese per collegare la cella di carico e diversi sensori. Diversi trattamenti, come diversi livelli di salinità o diverse composizioni minerali, possono essere applicati tramite la soluzione di fertigazione. Un supporto metallico è collegato al controller, per tenere i tubi e i cavi e impedire loro di toccare le pentole e aggiungerepeso. Gli altri componenti necessari sono (F) sonde del suolo (ad esempio, umidità, temperatura e sensori EC - 5TE), gocciolatori a presa multi-outlet(perapplicazioni di fertigazione e/o trattamento) e (H) sonde atmosferiche [per la misurazione del deficit di pressione del vapore (VPD) e delle radiazioni]. (I) Matrice singola completamente attrezzata. (J) Matrice completamente attrezzata nella serra, frecce gialle che puntano le sonde atmosferiche che consente la normalizzazione della conduttanza stomata in base alle condizioni atmosferiche locali. Si prega di fare clic qui per visualizzare una versione più grande di questa figura.
Figura 2: Parti necessarie per un singolo set-up di pentole.
(A–C) Sono necessari i seguenti componenti: un vaso da 4 L, un vaso da 4 L senza fondo per servire come supporto netto, un pezzo circolare di maglia di nylon (dimensioni del poro - 60 maglie) con un diametro doppio rispetto al fondo della pentola, una copertura con fori designati per gocciolatori vegetali e di irrigazione, un bastone di fibra di vetro bianco (palo) e un anello di guarnizione nera. (D) Esempio di un piano di tabella in cui i vasi sono stati randomizzati. Nella serra, ogni tabella aveva 1-18 colonne e quattro righe, qui abbiamo usato 24 posizioni. Tuttavia, la struttura della matrice può essere facilmente regolata a qualsiasi forma in base alle dimensioni della serra. Si prega di fare clic qui per visualizzare una versione più grande di questa figura.
Figura 3: Configurazione del pot.
(A) Piante che crescono in vassoi di cavità. (Le piantine di pomodoro qui mostrate sono solo un esempio; molte altre specie vegetali potrebbero essere coltivate allo stesso modo). (B) Cast di stampi per (C) che creano cavità nel mezzo di vaso che (D) si adattano strettamente ai tappi radice-suolo delle piantine, per garantire il trapianto di (E) le piantine nei vasi. Si prega di fare clic qui per visualizzare una versione più grande di questa figura.
Figura 4: Condizioni atmosferiche nel corso dell'esperimento.
L'asse y a destra mostra il deficit giornaliero di pressione del vapore (VPD) e l'asse y a sinistra mostra la radiazione fotosinteticamente attiva (PAR) nei 29 giorni consecutivi dell'esperimento. Questo grafico è stato prodotto dal software di analisi dei dati. Si prega di fare clic qui per visualizzare una versione più grande di questa figura.
Figura 5: Contenuto di acqua volumetrica (VWC) misurato da una sonda del suolo nel corso dell'esperimento.
I dati rappresentano i valori VWC per un cv. Impianto Indica che è stato sottoposto al trattamento della siccità per l'intero periodo dell'esperimento, compreso il recupero. Questo grafico è stato prodotto dal software di analisi dei dati. Si prega di fare clic qui per visualizzare una versione più grande di questa figura.
Figura 6: pesi vegetali interi (mezzi ± SE) per l'intero periodo sperimentale per cv. Karla in condizioni di ben irrigato (controllo) e siccità.
I gruppi sono stati confrontati utilizzando ANOVA (HSD di Tukey; p < 0.05). Ogni media ± SE rappresenta almeno quattro piante. Il grafico e l'analisi statistica sono stati prodotti dal software di analisi dei dati. Si prega di fare clic qui per visualizzare una versione più grande di questa figura.
Figura supplementare 1: Finestre software operative per l'impostazione di un esperimento. Si prega di fare clic qui per scaricare questa figura.
Figura supplementare 2: tabella "Piante" come foglio di calcolo; Software operativo. Si prega di fare clic qui per scaricare questa figura.
Figura supplementare 3: Finestra software per il calcolo del peso secco del suolo; Software operativo. Si prega di fare clic qui per scaricare questa figura.
Figura supplementare 4: finestra del software per l'impostazione di un trattamento di irrigazione; Software operativo. Si prega di fare clic qui per scaricare questa figura.
Figura supplementare 5: finestra Visualizzatore grafico analisi dati. Nel nostro esperimento, abbiamo usato tre cultivar di riso (cioè Indica, Karla e Risotto) e due diversi scenari di irrigazione, ben irrigati (controllo) e siccità. I dati grezzi hanno rivelato variazioni nel peso delle piante nel corso dell'esperimento. Ogni linea rappresenta una pianta/vaso. Durante il giorno, le piante sono trasversate, in modo che il sistema ha perso peso, come si può vedere nelle pendici delle curve quotidiane. I vasi sono stati irrigati ogni notte a piena capacità, come rappresentato come le cime nelle curve. L'evento di irrigazione è stato seguito dal drenaggio di qualsiasi acqua in eccesso dopo che il mezzo di potting era stato saturo. Inizialmente, tutte le piante erano ben irrigate (controllo). Dal 7 agosto 2018, metà delle piante sono state sottoposte a un trattamento per la siccità. Allo stesso tempo, il resto delle piante ha continuato a ricevere un'irrigazione ottimale. Il recupero differenziale è stato ottenuto ripristinando l'irrigazione alle piante trattate in siccità, a partire dal 20 agosto 2018 (consentendo a ciascuna pianta di sperimentare un simile grado di stress) e continuando fino alla fine dell'esperimento. Si prega di fare clic qui per scaricare questa figura.
Lo strumento di irrigazione del feedback del sistema consente all'utente di progettare programmi di irrigazione per ogni singolo vaso in base al tempo, al peso della pentola, ai dati provenienti da un sensore del suolo (ad esempio, VWC) o dalla traspirazione delle piante nel giorno precedente. Ogni pianta può essere irrigata singolarmente in modo personalizzato in base alle proprie prestazioni. Questa irrigazione differenziale riduce al minimo le differenze tra il contenuto di acqua del suolo delle piante, in modo che tutte le piante siano esposte a un trattamento controllato della siccità indipendentemente dalle loro esigenze individuali di acqua.
Figura supplementare 6: finestra Analisi dei dati per l'analisi dei dati. Si prega di fare clic qui per scaricare questa figura.
Figura supplementare 7: finestra dell'istogramma di analisi dei dati. Questa figura mostra una rappresentazione grafica della distribuzione dei valori di traspirazione giornaliera nelle tre diverse cultivar di riso (ad esempio, Indica, Karla e Risotto) in condizioni ben irrigate (controllo). Il diagramma inferiore rappresenta una visualizzazione della mappa termica delle piante transpiration giornaliera in base alla posizione fisica dei vasi sul tavolo. Si prega di fare clic qui per scaricare questa figura.
Figura supplementare 8: finestra di test T di analisi dei dati. Le linee rappresentano le differenze nella traspirazione quotidiana (un tratto fisiologico fondamentale e importante) tra due cultivar di riso (cioè Karla e Risotto) in condizioni ben irrigate (controllo). La finestra mostra la traspirazione giornaliera delle singole piante (in alto a destra) e un confronto dei mezzi ± SE di ogni gruppo condotto utilizzando Student's t-test (in basso a destra). L'analisi statistica è stata eseguita automaticamente dal software. I punti rossi rappresentano differenze significative tra i trattamenti secondo i test t dellostudente; p < 0.05. Si prega di fare clic qui per scaricare questa figura.
Figura supplementare 9: finestra ANOVA analisi dei dati. (A) Rappresentazione grafica delle differenze nella traspirazione quotidiana tra due varietà di riso (ad esempio Karla e Risotto) sotto condizioni ben irrigate (controllo) e siccità durante l'intero periodo sperimentale. Il trattamento per la siccità è stato iniziato 5 giorni dopo l'inizio dell'esperimento. Cliccando in qualsiasi giorno presenterà il confronto (B) Gruppi utilizzando ANOVA (HSD di Tukey; p < 0.05), qui il 12 agosto. Ogni media ± SE rappresenta almeno quattro piante. Gli stessi gruppi potrebbero anche essere presentati come un tasso di traspirazione dell'intera pianta (Means ± SE) per l'intero periodo sperimentale. I grafici e l'analisi statistica sono stati prodotti dal software di analisi dei dati. Si prega di fare clic qui per scaricare questa figura.
Figura supplementare 10: Finestra della curva lineare pezzo-saggio di analisi dei dati. Questa finestra mostra le curve lineari a pezzi di tre cultivar di riso (ad esempio, Indica, Karla e Risotto) in condizioni di siccità. Il software può eseguire un'analisi lineare della vestibilità del rapporto tra qualsiasi parametro fisiologico (qui, traspirazione quotidiana) e il contenuto di acqua volumetrica calcolato (VWC) delle piante sottoposte al trattamento della siccità. Si prega di fare clic qui per scaricare questa figura.
Materiali supplementari. Clicca qui per scaricare questi materiali.
Medio | Descrizione | |
Sabbia grossolana | Sabbia di silice 20-30 (schermi a rete superiore e inferiore attraverso i quali è stata passata la sabbia: rispettivamente 0,841 e 0,595 mm) | |
Sabbia | Sabbia di silice 75-90 (schermi a rete superiore e inferiore attraverso i quali è stata passata la sabbia: rispettivamente 0,291 e 0,163 mm) | |
Terreno a base di torba | Klasmann 686 | |
Suolo loamy (suolo naturale) | Terreno di sabbia loam preso dallo strato superiore di un terreno presso la fattoria sperimentale della Facoltà di Agricoltura, Alimentazione e Ambiente, Rehovot, Israele | |
Vermiculite | Vermiculite 3G | |
Perlite | Perlite 212 (Intervallo dimensioni: 0,5-2,5 mm) | |
Compost | Bental 11 Terrino da vaso | |
Poroso, ceramica, di medie dimensioni | Profilo Porrous Ceramic 20-50 (schermi a maglia superiore e inferiore attraverso i quali è stata passata la ceramica di terra: rispettivamente 0,841 e 0,297 mm) | |
Poroso, ceramica, medio misto | Profilo Ceramica Porosa 50% 20-50 maglia e 50% 20-6 maglia, 0.841– 3.36 mm |
Tabella 1: Mezzi di comunicazione in vaso.
Tipo di supporto del suolo / Parametri | Sabbia grossolana | Sabbia | Terreno loamy | Perlite | Vermiculite | Ceramica porosa di dimensioni miste | Ceramica porosa di piccole dimensioni | Terreno a base di torba | Compost |
Acqua totale (TW, ml) | 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) |
Contenuto di acqua volumetrica (VWC, ml3/ml3) | 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) |
Densità di massa (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) |
Stabilità del peso del suolo (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) |
Stabilità del peso del suolo con acqua riservata nella vasca da bagno (g/giorno; si prega di consultare la sezione 6.14) | 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) |
Contenuto di umidità gravimetrica della capacità di pot (SWC; si prega di consultare la Sezione 8.2) | 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) |
Capacità di drenaggio relativa | Eccellente | Medio | Medio-basso | Eccellente | Eccellente | Eccellente | Eccellente | Basso | Medio |
Tempo relativo per raggiungere la capacità del vaso | veloce | veloce | veloce | Lento | Lento | veloce | veloce | Lento | Lento |
Capacità di scambio di cation relativa (CEC) | Basso | Basso | Basso | Basso | alto | alto | alto | alto | alto |
Compatibilità con: | |||||||||
Lavaggio delle radici (alla fine dell'esperimento) | ++ | ++ | + | ++ | + | ++ | ++ | - | - |
Trattamento nutritivo/biostimolante | ++ | ++ | - | ++ | + | + | + | - | - |
Trattamenti di salinità | ++ | ++ | + | ++ | + | ++ | ++ | + | - |
Misurazione accurata dei tassi di crescita | ++ | ++ | + | -,+ | + | ++ | +++ | + | + |
Recupero della struttura fisica del suolo dopo la siccità | +++ | +++ | ++ | + | - | +++ | +++ | -,+ | - |
Acqua totale (TW, ml) - peso umido del suolo (alla capacità del vaso) – peso secco del suolo. Contenuto di acqua volumetrica (VWC) - volume TW/suolo. | |||||||||
Densità di massa (BD) - peso secco del suolo/volume del suolo. Stabilità del peso del suolo (SWS) - Variazione media del peso umido del suolo per 4 giorni consecutivi (media alla capacità del vaso senza pianta dopo l'ultima irrigazione). | |||||||||
Capacità di pot contenuto di umidità gravimetrica (SWC); per il calcolo, vedere la Sezione 7.2. |
Tabella 2: Caratteristiche generali di 9 diversi supporti per l'uso e la loro compatibilità con la piattaforma gravimetrica. Le misurazioni sono state prese utilizzando vasi da 4 L riempiti con 3,2 L di media capacità di campo (capacità di pot). I dati vengono visualizzati come mezzi ± SE. Lettere diverse nelle colonne indicano differenze significative tra i supporti, secondo il test HSD di Tukey (P < 0.05; 3 ≤ n ≤ 5).
Componenti di fertigazione | Concentrazione finale (ppm) | Concentrazione finale (mM) |
NaNO3 | 195.8 | 2.3 |
H3PO4 | 209 | 0.000969 |
KNO3 | 271.4 | 2.685 |
MgSO4 | 75 | 0.623 |
NSO4 | 0.748 | 0.0025 |
CuSO4 | 0.496 | 0.00198 |
MoO3 | 0.131 | 0.00081 |
MnSO4 | 3.441 | 0.0154 |
Borace | 0.3 | 0.00078 |
C10H12N2NaFeO8 (Fe) | 8.66 | 0.0204 |
Il pH della soluzione di irrigazione finale dal gocciolatore (dopo la diluizione con acqua del rubinetto) variava tra 6,5 e 7. |
Tabella 3: Componenti di fertigazione.
Il divario di conoscenza genotipo-fenotipo riflette la complessità delle interazioni dell'ambiente genotipo x(revisionato da 18,24). Potrebbe essere possibile colmare questa lacuna attraverso l'uso di piattaforme di screening ad alta risoluzione, HTP-telemetrica e fenotipico che possono essere utilizzate per studiare le prestazioni fisiologiche dell'intera pianta e la cinetica della relazionedell'acqua 8,9. La complessità delle interazioni dell'ambiente genotipo x rende la fenotipazione una sfida, in particolare alla luce della rapida risposta delle piante ai loro ambienti mutevoli. Sebbene attualmente siano disponibili vari sistemi di fenotipazione, la maggior parte di questi sistemi si basa su tecniche di telerilevamento e imaging avanzate. Sebbene tali sistemi forniscano misurazioni simultanee, in una certa misura, le loro misurazioni sono limitate ai tratti fisiologici morfologici eindiretti 25. I tratti fisiologici sono molto importanti nel contesto della reattività o della sensibilità alle condizioni ambientali26. Pertanto, le misurazioni dirette eseguite continuamente e simultaneamente ad una risoluzione molto elevata (ad esempio, intervalli di 3 minuti) possono fornire una descrizione molto accurata del comportamento fisiologico di una pianta. Nonostante questi notevoli vantaggi del sistema gravimetrico, è necessario tenere conto anche del fatto che questo sistema presenta alcuni svantaggi potenziali. I principali svantaggi derivano dalla necessità di lavorare con i vasi e in condizioni di serra, che possono presentare grandi sfide per la regolamentazione del trattamento (in particolare la regolamentazione dei trattamenti per la siccità) e la ripetibilità sperimentale.
Al fine di affrontare questi problemi, si dovrebbe standardizzare le sollecitazioni applicate, creare una struttura sperimentale veramente randomizzata, ridurre al minimo gli effetti del vaso e confrontare più comportamenti dinamici delle piante in condizioni ambientali mutevoli entro un breve periodo di tempo. L'approccio di fenotipazione funzionale HTP-telemetrico descritto in questo documento affronta tali problemi come indicato di seguito.
Al fine di correlare la risposta dinamica dell'impianto con il suo ambiente dinamico e acquisire un quadro completo e ampio delle complesse interazioni tra impianto e ambiente, sia le condizioni ambientali (Figura 4) che le risposte alle piante (Figura supplementare 9B) devono essere misurate continuamente. Questo metodo consente di misurazione dei cambiamenti fisici nel mezzo di vaso e nell'atmosfera in modo continuo e simultaneo, insieme ai tratti delle piante (continuum suolo-pianta-atmosfera, SPAC).
Per prevedere al meglio come le piante si comporteranno sul campo, è importante eseguire il processo di fenotipazione in condizioni che siano il più simili possibile a quelle presenti nel campo18. Conduciamo gli esperimenti in una serra in condizioni semi-controllate per imitare il più possibile le condizioni di campo. Una delle condizioni più importanti è il mezzo di crescita o di potting. È fondamentale selezionare il mezzo di potting più adatto per l'esperimento del sistema gravimetrico. Si consiglia di scegliere un mezzo di terreno che drena rapidamente, consente il rapido raggiungimento della capacità del vaso e ha una capacità di vaso altamente stabile, in quanto tali caratteristiche consentono misurazioni più accurate da parte del sistema gravimetrico. Inoltre, devono essere considerati anche i diversi trattamenti da applicare nell'esperimento. Ad esempio, i trattamenti che coinvolgono sali, fertilizzanti o sostanze chimiche prevedono l'uso di un mezzo di produzione inerte, preferibilmente con una bassa capacità di scambio di cation. I trattamenti di siccità applicati alle specie vegetali a bassa trasparenze funzionerebbero meglio con i mezzi di produzione con livelli di VWC relativamente bassi. Al contrario, i trattamenti lenti di siccità applicati agli impianti ad alta trasparenze funzionerebbero meglio con i supporti di produzione con livelli di VWC relativamente elevati. Se le radici sono necessarie per l'analisi post-esperimento (ad esempio, morfologia delle radici, peso secco, ecc.), l'uso di un mezzo con un contenuto di materia organica relativamente basso (ad esempio, sabbia, ceramica porosa o perlite) renderà più facile lavare le radici senza danneggiarle. Per gli esperimenti che continueranno per periodi più lunghi, è consigliabile evitare i media ricchi di materia organica, in quanto la materia organica può decomporsi con il tempo. Per informazioni più dettagliate su questo argomento, vedere la Tabella 1 e la Tabella 2.
La fenotipazione sul campo e la fenotipazione della serra (pre-campo) hanno i propri obiettivi e richiedono diversi allescari sperimentali. La fenotipazione pre-campo aiuta la selezione di promettenti genotipi candidati che hanno un'alta probabilità di fare bene sul campo, per contribuire a rendere le prove sul campo più mirate e convenienti. Tuttavia, la fenotipazione pre-campo comporta una serie di limitazioni (ad esempio, effetti di vaso) che possono causare le prestazioni delle piante in modo diverso rispetto alle condizioni dicampo 18,27. Piccole dimensioni del vaso, perdita d'acqua per evaporazione e riscaldamento delle scale di lysimeter sono esempi di fattori negli esperimenti serra che possono portare agli effetti del vaso18. Il metodo qui descritto è progettato per ridurre al minimo tali potenziali effetti nel modo seguente:
(a) La dimensione del vaso viene scelta in base al genotipo da esaminare. Il sistema è in grado di sostenere varie dimensioni del vaso (fino a 25 L) e trattamenti di irrigazione, che consente l'esame di qualsiasi tipo di pianta da coltura.
(b) I vasi e le squame del lysimetro sono isolati per evitare che il calore venga trasferito e qualsiasi riscaldamento dei vasi.
(c) Questo sistema prevede un sistema di irrigazione e drenaggio attentamente progettato.
(d) C'è un controller separato per ogni vaso, per consentire una vera randomizzazione con trattamenti auto-irriganti e auto-monitorati.
(e) Il software tiene conto del VPD locale delle piante nel calcolo della conduttanza stoccata a baldacchino. Vedere la localizzazione di più stazioni VPD nella Figura 1J.
Questo sistema comporta misurazioni fisiologiche dirette a densità di piante simili al campo, che elimina la necessità di grandi spazi tra le piante o di spostare le piante per fenotipizzazione basata sull'immagine. Questo sistema include l'analisi dei dati in tempo reale, nonché la capacità di rilevare con precisione il punto di stress fisiologico (θ) di ogni pianta. Ciò consente al ricercatore di monitorare le piante e prendere decisioni su come l'esperimento deve essere condotto e come tutti i campioni devono essere raccolti nel corso dell'esperimento. La calibrazione del peso semplice e semplice del sistema facilita una calibrazione efficiente. I sistemi ad alta velocità effettiva generano enormi quantità di dati, che presentano ulteriori problemi analitici e di gestione deidati 11,12. L'analisi in tempo reale dei big data che vengono direttamente alimentati al software dal controller è un passo importante nella traduzione dei dati nellaconoscenza 14 che ha un grande valore per il processo decisionale pratico.
Questo metodo di fenotipazione fisiologica HTP-telemetrica potrebbe essere utile per condurre esperimenti serra in condizioni di campo ravvicinato. Il sistema è in grado di misurare e calcolare direttamente le risposte fisiologiche delle piante legate all'acqua al loro ambiente dinamico, superando in modo efficiente la maggior parte dei problemi associati all'effetto pot. Le capacità di questo sistema sono estremamente importanti nella fase di fenotipizzazione pre-campo, in quanto offrono la possibilità di prevedere le sanzioni di rendimento durante le prime fasi della crescita delle piante.
Gli autori non hanno nulla da rivelare.
Questo lavoro è stato sostenuto dal programma di ricerca congiunto ISF-NSFC (grant No. 2436/18) ed è stato anche parzialmente sostenuto dal Ministero israeliano dell'Agricoltura e dello Sviluppo Rurale (Eugene Kandel Knowledge Centers) come parte della Radice della Materia – The Root zone Knowledge Center for Leveraging Modern Agriculture.
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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