Method Article
Этот высокотемпутный, телеметрический, цельнозаводский метод гравиметрического фенотипирования позволяет проводить прямые и одновременные измерения в режиме реального времени, а также анализ многочисленных физиологических признаков, связанных с выходом, участвующих в динамических взаимодействиях между растением и окружающей средой.
Продовольственная безопасность растущего населения мира является серьезной проблемой. Данные, предоставляемые геномными инструментами, намного превышают поставки фенотипических данных, создавая пробел в знаниях. Для решения задачи улучшения сельскохозяйственных культур, с тем чтобы прокормить растущее население мира, этот разрыв необходимо преодолеть.
Физиологические черты считаются ключевыми функциональными чертами в контексте отзывчивости или чувствительности к условиям окружающей среды. Многие недавно внедренные методы фенотипирования с высокой пропускной способностью (HTP) основаны на дистанционном зондировании или визуализации и способны непосредственно измерять морфологические черты, но измерять физиологические параметры в основном косвенно.
В настоящем документе описывается метод прямого физиологического фенотипирования, который имеет ряд преимуществ для функционального фенотипирования взаимодействия растений и окружающей среды. Это помогает пользователям преодолеть многие проблемы, с которыми сталкиваются при использовании нагрузочных клеток гравиметрических систем и горшок экспериментов. Предлагаемые методы позволят пользователям проводить различие между весом почвы, весом растений и содержанием воды в почве, обеспечивая метод непрерывного и одновременного измерения динамических условий почвы, растений и атмосферы наряду с измерением ключевых физиологических особенностей. Этот метод позволяет исследователям тесно имитировать сценарии полевого стресса, принимая во внимание влияние окружающей среды на физиологию растений. Этот метод также сводит к минимуму эффекты горшок, которые являются одной из основных проблем в предполевая фенотипирование. Она включает в себя кормовую систему фертигации, которая позволяет по-настоящему рандомизированной экспериментальной конструкции на поле, как плотность растений. Эта система определяет порог ограничения содержания воды в почве (θ) и позволяет перевод данных в знания с помощью аналитического инструмента в режиме реального времени и онлайнового статистического ресурса. Этот метод быстрого и прямого измерения физиологических реакций нескольких растений на динамическую среду имеет большой потенциал для использования в скрининге на полезные черты, связанные с реакцией на абиотикотический стресс, в контексте предварительного полевого разведения и улучшения урожая.
Обеспечение продовольственной безопасности для растущего населения мира в условиях ухудшения экологических условий в настоящее время является однойиз основных целей сельскохозяйственных исследований 1,,2,,3. Наличие новых молекулярных инструментов значительно повысило программы по улучшению урожая. Однако, в то время как геномные инструменты предоставляют огромное количество данных, ограниченное понимание фактических фенотипических признаков создает значительный пробел в знаниях. Преодоление этого разрыва является одной из самых больших проблем, стоящих перед современнойнаукой о растениях 4,,5,,6. Чтобы решить проблемы, возникающие в процессе улучшения урожая и свести к минимуму разрыв в знаниях генотипа-фенотипа, мы должны сбалансировать генотипический подход с феноцентрическим7,,8.
В последнее время различные высокопролетные фенотипирование (HTP) платформы сделали возможным неразрушающий фенотипирование больших популяций растений с течениемвремени,и эти платформы могут помочь нам уменьшить разрыв в знаниях генотипа фенотипа6,,8,9,10. Методы скрининга HTP позволяют измерять черты в массовом количестве растений в течение относительно короткого периода времени, благодаря робототехнике и конвейерным лентам или gantries, используемым для перемещения растений или датчиков (соответственно), в отличие от ручных методов, основанных на газопродажи или фотографии. Тем не менее, огромные объемы данных, производимых системами HTP, представляют такие дополнительные проблемы дляобработки данных и аналитических задач 11,,12.
Большинство из этих платформ HTP включают оценку фенотипических признаков с помощью электронных датчиков или автоматическогоприобретения изображения 13,,14. Передовая налевая феномика включает в себя развертывание проксимальных датчиков и технологий визуализации в полевых условиях, а также высокий разрешение, точный и большой масштаб измерения15. Данные датчиков и изображений должны быть интегрированы с другими многоамичными данными для создания целостного эфемерного подходавторого поколения 16. Тем не менее, методологические достижения в области сбора, обработки и обработки данных становятся все более важными, так как проблемы перевода сенсорной информации в знания были сильно недооценены в течение первых лет исследования растительнойфеломики 13. Тем не менее, надежность и точность имеющихся в настоящее время методов визуализации для углубленного фенотипирования динамических взаимодействий генотипа и окружающей средыи реакции на стресс растений сомнительны 17,,18. Кроме того, результаты контролируемой среды часто сильно отличаются от результатов, наблюдаемых на местах, особенно когда речь идет о фенотипировании от засухи. Это связано с различиями в ситуации, которую испытывают растения с точки зрения объема почвы, окружающей среды почвы и механических повреждений из-за снижения влажности почвы во время засухи. Таким образом, результаты из контролируемых сред трудно экстраполировать на поле19. Наконец, входная цена систем HTP на основе изображений очень высока не только из-за цены датчиков, но и из-за робототехники, конвейерных лент и gantries, которые также требуют более высоких стандартов инфраструктуры роста объекта и значительного технического обслуживания (многие движущиеся части, работающие в тепличной среде).
В этой работе мы представляем HTP-телеметрическую фенотипированную платформу, предназначенную для решения многих из упомянутых выше проблем. Технология телеметрии позволяет автоматически измерять и передачи данных из удаленного источника (ы) на приемную станцию для записи и анализа. Здесь мы демонстрируем неразрушаемую HTP-телеметрическую платформу, которая включает в себя несколько лизиметров взвешивания (гравиметрическая система) и датчики окружающей среды. Эта система может быть использована для сбора и немедленного расчета (анализ изображений не требуется) широкого спектра данных, таких как увеличение биомассы целых растений, скорость транспирации, стоматальная проводимость, корневые потоки и эффективность использования воды (WUE). Анализ больших данных в режиме реального времени, который непосредственно подается программному обеспечению от контроллера в системе, представляет собой важный шаг в переводеданных в знания 14, которые имеют большое значение для практического принятия решений, существенно расширяя знания, которые могут быть получены из контролируемых экспериментов фенотипирования окружающей среды, в целом, и тепличных исследований засухи, в частности.
Другими преимуществами телеметрии платформы являются ее масштабируемость и простота установки, а также минимальные требования к инфраструктуре объектов роста (т.е. она может быть легко установлена на большинстве объектов роста). Кроме того, поскольку эта сенсорная система не имеет движущихся деталей, затраты на техническое обслуживание являются относительно низкими, включая как входную цену, так и долгосрочные расходы на техническое обслуживание. Например, цена 20-единицной гравиметрической системы, включая систему фертигации обратной связи для каждого завода, метеорологическую станцию и программное обеспечение, будет аналогична цене одной портативной газорас обмена системы ведущей марки.
Рис(Oryza sativa L.) использовался в качестве образцовой культуры, а засуха была обследована. Рис был выбран в качестве основного урожая зерновых с широким генетическим разнообразием, и это основной продукт питания для более половины населения мира20. Засуха является одним из основных экологических абиотических стресс-фактор, который может ухудшить рост и развитие растений, что приводит к снижениюурожайности 21. Эта комбинация обработки сельскохозяйственных культур была использована для демонстрации возможностей платформы и количества и качества данных, которые она может производить. Для получения дополнительной информации о теоретической предпосылке для этого метода, пожалуйста, см.
В этом протоколе мы сослались на 4 L горшки загружены на 20 см х 20 см чешуи, с каждым горшок, содержащий одно растение. Тот же протокол легко масштабируется и может быть использован с гораздо большими горшками (до 25 л загружены на 40 см х 40 см чешуи, только с линейной адаптацией к протокольным мерам) и несколько растений на горшок. Таким образом, протокол может быть легко адаптирован для растений многих типов и размеров. Пожалуйста, обратитесь к рисунку 1 и рисунку 2 для компонентов системы.
1. Подготовка горшков для эксперимента
2. Выращивать растения
3. Улучшение уровня сигнала к шуму
ПРИМЕЧАНИЕ: Следующие шаги улучшают качество измерений и снижают уровень шума.
4. Настройка эксперимента
ПРИМЕЧАНИЕ: Процесс создания эксперимента предназначен для учета веса всех частей системы, а именно, вес среды заливки (в том числе почвы воды вес на горшок потенциала) и первоначальный вес саженцев. Следуйте шагам ниже:
5. Начало эксперимента
ПРИМЕЧАНИЕ: Данные, собранные на данном этапе, будут использоваться в качестве эталонных значений для остальной части эксперимента. Поэтому важно внимательно следить за следующими шагами.
6. Изменить таблицу растений
7. Запуск эксперимента
8. Анализ данных с помощью программного обеспечения для анализа данных
Продолжительность эксперимента составила 29 дней. Эксперимент проводился в августе, когда местная погода теплая и стабильная, а дни длинные. Два различных сценария орошения были использованы для демонстрации способности фенотипирования платформы для сравнения физиологического поведения трех различных сортов риса (т.е. Indica, Карла и Ризотто) в присутствии засухи стресса. Существовали два лечения засухи стресс: i) оптимальное орошение (до тех пор, пока каждый горшок достиг своей мощности горшок ночью после орошения (контроль) и ii) засуха, которая началась через 5 дней после начала эксперимента, длилась в течение 14 дней, а затем 10-дневный период восстановления (оптимальное орошение, Дни 19-29). Для простоты не все сорта и группы показаны на представленных здесь цифрах. Результаты показали, что HTP-телеметрическая система может эффективно измерять изменения в атмосферных условиях, почве и физиологии растений.
Условия окружающей среды
В ходе эксперимента атмосферным зондом отслеживались условия окружающей среды (фотосинтетически активное излучение (ПАР) и дефицит давления пара (VPD). Собранные данные свидетельствуют о том, что PAR и VPD оставались похожими в разные дни и в течение дня(рисунок 4).
VWC обработанных засухой горшков измерялся почвенными зондами на протяжении всего экспериментального периода. Данные VWC, собранные в одном из обработанных засухой резюме. Завод Indica построен на рисунке 5.
Физиологические параметры
Ежедневная транспирация постепенно увеличивалась во всех четырех процедурах (Карла-контроль, Карла-засуха, Ризотто-контроль и Ризотто-засуха) на первом этапе эксперимента, в ходе которого все растения были хорошо орошаемыми. Позднее произошло сокращение числа случаев транспирации, что было связано с периодом засухи (день с 5 по 18 день) в ходе двух процедур, лишенных воды. Впоследствии, в период восстановления (с 18-го дня), ежедневная транспирация вновь увеличилась в двух группах, лишенных воды, но до гораздо более низкого уровня, чем это наблюдалось до лечения засухи(Дополнительный рисунок 9B).
Средний рассчитанный вес растений (т.е. скорость увеличения веса растений) последовательно увеличивался как средиКарлы - контроля,так и для лечения Карлы-засухи на первом этапе эксперимента, когда все растения получали аналогичное орошение (дни 1-5). Когда лечение засухи было применено к cv. Карла растений (Дни 5-18), эти растения перестали набирать вес и не возобновить набирать вес до стадии восстановления. В этот момент наблюдалось увеличение веса, которое шло медленнее, чем то, что наблюдалось для контроля. В отличие от этого, веса Карла - контроль растенийпостоянно увеличиваетсяна протяжении всего экспериментального периода(рисунок 6).
Рисунок 1: Компоненты и установка гравиметрической фенотипной системы.
(A)Взвешивание лизиметра. Лизиметр включает в себя нагрузочных ячеек, которая преобразует механическую нагрузку объекта в электрический заряд, и металлическую платформу, которая охватывает верхнюю и нижнюю части нагрузочных элементов, так что вес объекта может быть правильно измерен. (B)Лизиметр покрыт полистирола блока и пластиковой крышкой для теплоизоляции. (C)Масштаб частей. Водохранилище (зеленый контейнер) помещается на крышку лизиметра для сбора жидкости, которая стекает из горшка. Зеленый контейнер соединен с зеленой крышкой, которая имеет большое круглое отверстие, через которое вставляется горшок. Черная резиновая прокладка кольцо крепится к одной стороне зеленой крышки и горшок прилагается к другой стороне, чтобы свести к минимуму потери воды через испарение из контейнера. Зеленая крышка имеет два отверстия для отбора проб (малые и большие) над дренажным расширением, которые запечатаны резиновыми пробками. (D)Подключается. Контейнер имеет дренажное расширение с четырьмя отверстиями (с пробками) на разных высотах, которые могут быть использованы для регулировки уровня воды в контейнере после дренажа через определенное отверстие останавливается (объем резервной воды). Нужный объем воды будет зависеть от видов растений, типа используемой среды заливки и потребностей растений в воде (т.е. предполагаемого суточного объема транспирации). (E)Блок управления состоит из зеленой прямоугольной коробки, которая содержит электронный контроллер и соленоидные клапаны. Есть отверстия, через которые раствор фертигации может входить и выходить из горшков, а также розетки для подключения ячейки нагрузки и различные датчики. Различные методы лечения, такие как различные уровни солености или различные минеральные составы, могут быть применены через раствор фертигации. Металлический стенд подключен к контроллеру, чтобы держать трубы и кабели и предотвратить их от прикосновения горшки и добавить вес. Другими необходимыми компонентами являются (F) почвенные зонды (например, датчики влажности, температуры и ЕС - 5TE), необязательные(G) многофункциональные капельницы (для фертигации и/или применения лечения) и (H) атмосферные зонды (для измерения дефицита давления пара (VPD) и радиации). (I)Полностью оборудованный единый массив. (J)Полностью оборудованный массив в теплице, желтые стрелки, указывающие на атмосферные зонды, что позволяет нормализации стоматальной проводимости в зависимости от местных атмосферных условий. Пожалуйста, нажмите здесь, чтобы просмотреть большую версию этой цифры.
Рисунок 2: Части, необходимые для одной настройки банка.
(A-C) Необходимы следующие компоненты: один 4 l горшок, один 4 L горшок без дна, чтобы служить в качестве держателя сетки, один круговой кусок нейлоновой сетки (размер поры 60 сетки) с диаметром в два раза больше, чем в нижней части горшка, один покров с назначенными отверстиями для растений и орошения капельницы, один 60 см, белый стекловолокна палку (полюс) и один черный прокладки кольцо. (D)Пример плана таблицы, в котором горшки были рандомизированы. В теплице в каждой таблице было 1-18 столбцов и четыре ряда, здесь мы использовали 24 позиции. Тем не менее, структура массива может быть легко приспособлена к любой форме в зависимости от размера собственной теплицы. Пожалуйста, нажмите здесь, чтобы просмотреть большую версию этой цифры.
Рисунок 3: Настройка горшка.
(A)Растения, растущие в полости лотки. (Помидорные саженцы, показанные здесь, являются лишь примером; многие другие виды растений могут быть выращены таким же образом). (B) Слепки формы для (C) создание полостей в горшок среды, которая будет (D) тесно подходят корневой почвы пробки саженцев, чтобы обеспечить успешную пересадку (E) саженцы в горшки. Пожалуйста, нажмите здесь, чтобы просмотреть большую версию этой цифры.
Рисунок 4: Атмосферные условия в ходе эксперимента.
Y-оси справа показывает ежедневный дефицит давления пара (VPD) и у оси слева показывает фотосинтетически активное излучение (PAR) в течение 29 дней подряд эксперимента. Этот график был подготовлен программным обеспечением анализа данных. Пожалуйста, нажмите здесь, чтобы просмотреть большую версию этой цифры.
Рисунок 5: Объемное содержание воды (VWC), измеренное зондом почвы в ходе эксперимента.
Данные представляют значения VWC для одного cv. Завод Indica, который подвергался засухе в течение всего экспериментального периода, включая восстановление. Этот график был подготовлен программным обеспечением анализа данных. Пожалуйста, нажмите здесь, чтобы просмотреть большую версию этой цифры.
Рисунок 6: Целые растительные веса (± SE) в течение всего экспериментального периода для cv. Карла в хорошо орошаемых (контроль) и засухи.
Группы сравнивались с помощью ANOVA (HSD Туки; р хт; 0,05). Каждый средний ± SE представляет по крайней мере четыре растения. График и статистический анализ были подготовлены программным обеспечением для анализа данных. Пожалуйста, нажмите здесь, чтобы просмотреть большую версию этой цифры.
Дополнительная цифра 1: Операционные окна программного обеспечения для создания эксперимента. Пожалуйста, нажмите здесь, чтобы загрузить эту цифру.
Дополнительная цифра 2: таблица «Заводы» в качестве электронной таблицы; Операционное программное обеспечение. Пожалуйста, нажмите здесь, чтобы загрузить эту цифру.
Дополнительная цифра 3: Программное обеспечение окна для расчета сухого веса почвы; Операционное программное обеспечение. Пожалуйста, нажмите здесь, чтобы загрузить эту цифру.
Дополнительная цифра 4: Программное обеспечение для создания ирригационной обработки; Операционное программное обеспечение. Пожалуйста, нажмите здесь, чтобы загрузить эту цифру.
Дополнительная цифра 5: Окно графика анализа данных. В нашем эксперименте мы использовали три сорта риса (т.е. Indica, Карла и Ризотто) и два различных сценария орошения, хорошо орошаемых (контроль) и засухи. Необработанные данные выявили различия в весе растений в ходе эксперимента. Каждая строка представляет одно растение/горшок. В течение дня, растения произошло, так что система потеряла вес, как видно на склонах ежедневных кривых. Горшки орошались каждую ночь на полную мощность, как представлено в качестве пиков в кривых. За ирригационным событием последовал дренаж любой избыточной воды после насыщения среды заливки. Первоначально все растения были хорошо орошаемы (контроль). С 7 августа 2018 года половина растений подверглись засухе. В то же время остальные растения продолжали получать оптимальное орошение. Дифференциальное восстановление было достигнуто за счет восстановления орошения на обработанных засухой растениях, начиная с 20 августа 2018 года (что позволило каждому заводу испытывать аналогичную степень стресса) и продолжения до конца эксперимента. Пожалуйста, нажмите здесь, чтобы загрузить эту цифру.
Инструмент орошения обратной связи системы позволяет пользователю разрабатывать программы орошения для каждого отдельного горшка на основе времени, веса горшка, данных датчика почвы (например, VWC) или транспирации растений за предыдущий день. Каждое растение может быть орошается индивидуально в индивидуальном порядке на основе его собственной производительности. Это дифференциальное орошение сводит к минимуму различия между содержанием почвы растений в воде, так что все растения подвергаются контролируемой обработке засухи, независимо от их индивидуальных потребностей в воде.
Дополнительная цифра 6: Окно анализа данных для анализа данных. Пожалуйста, нажмите здесь, чтобы загрузить эту цифру.
Дополнительная цифра 7: Окно гистограммы анализа данных. На этом рисунке показано графическое представление распределения суточных значений в трех различных сортах риса (т.е. Indica, Karla и Risotto) в хорошо орошаемых (контрольных) условиях. Нижняя диаграмма представляет собой тепловую карту визуализации растений ежедневно transpiration на основе физического расположения горшков на столе. Пожалуйста, нажмите здесь, чтобы загрузить эту цифру.
Дополнительная цифра 8: Анализ данных T-тест окна. Линии представляют различия в ежедневной транспирации (фундаментальная и важная физиологическая черта) между двумя сортами риса (т.е. Карлой и Ризотто) в хорошо орошаемых (контрольных) условиях. Окно показывает ежедневную транспирацию отдельных растений (вверху справа) и сравнение средств ± SE каждой группы, проводимое с использованием студента t-test(внизу справа). Статистический анализ проводился автоматически программным обеспечением. Красные точки представляют значительные различия между обработками в соответствии с t-тестамистудента; р хт; 0,05. Пожалуйста, нажмите здесь, чтобы загрузить эту цифру.
Дополнительная цифра 9: Анализ данных окно ANOVA. a) графическое представление различий в ежедневной транспирации между двумя сортами риса (т.е. Карлой и Ризотто) в хорошо орошаемых (контрольных) условиях и засухе в течение всего экспериментального периода. Лечение засухи началось через 5 дней после начала эксперимента. Нажатие в любой день представит сравнение групп (B) с использованием ANOVA (HSD Tukey's; p Lt; 0.05), здесь, на 12 августа. Каждый средний ± SE представляет по крайней мере четыре растения. Те же группы могут быть также представлены в качестве (C) Непрерывная цельнозаводная скорость транспирации (± SE) в течение всего экспериментального периода. Графики и статистический анализ были подготовлены программным обеспечением для анализа данных. Пожалуйста, нажмите здесь, чтобы загрузить эту цифру.
Дополнительная цифра 10: Анализ данных кусок мудрый линейный кривой окна. Это окно показывает по частям линейные кривые трех сортов риса (т.е. Indica, Карла и Ризотто) в условиях засухи. Программное обеспечение может выполнять по частям линейный анализ соответствия между любым физиологическим параметром (здесь, ежедневная транспирация) и рассчитанным содержанием объемной воды (VWC) растений, подлежащих засухе. Пожалуйста, нажмите здесь, чтобы загрузить эту цифру.
Дополнительные материалы. Пожалуйста, нажмите здесь, чтобы загрузить эти материалы.
Терпимая | Описание | |
Грубый песок | Кремнеземный песок 20-30 (верхние и нижние сетчатые экраны, через которые проходил песок: 0,841 и 0,595 мм соответственно) | |
Мелкий песок | Кремнеземный песок 75-90 (верхние и нижние сетчатые экраны, через которые проходил песок: 0,291 и 0,163 мм соответственно) | |
Почва на основе торфа | Классман 686 | |
Почва суглина (естественная почва) | Песчаная суглина, взятая из верхнего слоя участка на экспериментальной ферме факультета сельского хозяйства, продовольствия и окружающей среды, Реховот, Израиль | |
Вермикулит | Вермикулит 3G | |
Перлит | Перлит 212 (диапазон размеров: 0,5-2,5 мм) | |
Компост | Бентал 11 Поттинг почвы | |
Пористые, керамические, малоразмерные средние | Профиль Porous Ceramic 20-50 (верхние и нижние сетчатые экраны, через которые проходила наземная керамика: 0,841 и 0,297 мм соответственно) | |
Пористый, керамический, смешанного размера среднего | Профиль Пористый Керамический 50% 20-50 сетки и 50% 20-6 сетки, 0,841- 3,36 мм |
Таблица 1: Поттинг-медиа.
Тип почвенных медиа / Параметры | Грубый песок | Мелкий песок | Почва суглина | Перлит | Вермикулит | Пористые керамические смешанного размера | Пористые керамические малоразмерные | Почва на основе торфа | Компост |
Общий объем воды (TW, мл) | 860 ± 7,2 (F) | 883,1 ± 24 (F) | 1076,3 ± 35,9 (Е) | 1119,9 ± 8,5 (Е) | 1286 ± 22,4 (D) | 1503,6 ± 15,4 (К) | 1713 ± 25,9 (B) | 1744,3 ± 8,2 (Б) | 2089,6 ± 61,6 (Г) |
Содержание объемной воды (VWC, мл3/мл3) | 0,26 (F) | 0.27 (F) | 0,33 (Е) | 0,35 (Е) | 0.4 (D) | 0,46 (К) | 0,53 (B) | 0,54 (B) | 0,65 (Г) |
Массовая плотность (BD, г/см3) | 1.7 (Г) | 1.6 (B) | 1.5 (К) | 0.1 (Д) | 0.2 (F) | 0,8 (D) | 0,7 (Е) | 0.2 (G) | 0.1 (G) |
Стабильность веса почвы (SWS, g/d) | ±2,3 ± 0,3 (Б) | ±4,3 ± 0,3 (Б) | ±2,9 ± 0,9 (Б) | ±14,9 ± 0,7 (Г) | ±7,6 ± 2,8 (Б) | ±1,3 ± 0,1 (Б) | ±1,9 ± 0,4 (Б) | ±6,7 ± 0,8 (Б) | ±4,3 ± 1,2 (Б) |
Стабильность веса почвы с зарезервированной водой в ванне (г/день; пожалуйста, см. раздел 6.14) | 3 ± 0,4 (B) | 3.3 ± 0.4 (B) | 3.2 ± 1.2 (B) | 6.3 ± 0.5 (Г) | 2.7 ± 0.8 (B) | 1.6 ± 0.3 (B) | 1.9 ± 0.3 (B) | 10.6 ± 3 (Г) | 1.5 ± 0.3 (B) |
Емкость горшка гравиметрическое содержание влаги (SWC; пожалуйста, см. Раздел 8.2) | 0.18 (G) | 0,23 (G) | 0,23 (G) | 3.79 (К) | 3.0 (D) | 0,74 (F) | 0,99 (E) | 4.25 (B) | 6.13 (Г) |
Относительная возможность дренажа | Отлично | Терпимая | Средне-низкий | Отлично | Отлично | Отлично | Отлично | Низкой | Терпимая |
Относительное время для достижения емкости горшка | Быстрый | Быстрый | Быстрый | Медленно | Медленно | Быстрый | Быстрый | Медленно | Медленно |
Относительная емкость обмена катицией (CEC) | Низкой | Низкой | Низкой | Низкой | Высокой | Высокой | Высокой | Высокой | Высокой |
Совместимость с: | |||||||||
Корневая стирка (в конце эксперимента) | ++ | ++ | + | ++ | + | ++ | ++ | - | - |
Лечение питательными веществами/биостимуляторами | ++ | ++ | - | ++ | + | + | + | - | - |
Соленость лечения | ++ | ++ | + | ++ | + | ++ | ++ | + | - |
Точное измерение темпов роста | ++ | ++ | + | -,+ | + | ++ | +++ | + | + |
Восстановление структуры физической почвы после засухи | +++ | +++ | ++ | + | - | +++ | +++ | -,+ | - |
- Общий объем воды (TW, ml) - влажный вес почвы (при емкости горшка) - сухой вес почвы. Содержание объемной воды (VWC) - TW/объем почвы. | |||||||||
Массовая плотность (BD) - сухой вес почвы/объем почвы. Стабильность веса почвы (SWS) - Среднее изменение влажного веса почвы в течение 4 дней подряд (средний при емкости горшка без растения после последнего орошения). | |||||||||
Содержание гравиметрической влаги в горшке (SWC); для расчета, пожалуйста, см. раздел 7.2. |
Таблица 2: Общие характеристики 9 различных средств заливки и их совместимость с гравиметрической платформой. Измерения проводились с использованием 4-L горшков, заполненных 3,2 л среды на полевых мощностях (емкость горшка). Данные отображаются как средства ± SE. Различные буквы в столбцах указывают на значительные различия между средствами массовой информации, согласно тесту HSD Tukey(P lt; 0.05; 3 ≤ n ≤ 5).
Компоненты фертигации | Окончательная концентрация (ppm) | Окончательная концентрация (mM) |
НаНО3 | 195.8 | 2.3 |
H3PO4 | 209 | 0.000969 |
КНО3 | 271.4 | 2.685 |
МгСО4 | 75 | 0.623 |
ЗНСО4 | 0.748 | 0.0025 |
CuSO4 | 0.496 | 0.00198 |
МО3 | 0.131 | 0.00081 |
МНСО4 | 3.441 | 0.0154 |
Буры | 0.3 | 0.00078 |
C10H12N2NaFeO8 (Fe) | 8.66 | 0.0204 |
РН окончательного оросительного раствора из капельницы (после разбавления водопроводной водой) варьировался от 6,5 до 7. |
Таблица 3: Компоненты Фертигации.
Разрыв в знаниях генотипа-фенотипа отражает сложность взаимодействия среды генотипаx (рассмотрено 18,24). Можно было бы преодолеть этот разрыв с помощью высокого разрешения, HTP-телеметрической диагностики и фенотипических платформ скрининга, которые могут быть использованы для изучения все-растения физиологические показатели и водные отношения кинетики8,9. Сложность взаимодействия генотипа x с окружающей средой делает фенотипирование сложной задачей, особенно в свете того, как быстро растения реагируют на изменяющиеся среды. Хотя в настоящее время имеются различные фенотипные системы, большинство из этих систем основаны на методах дистанционного зондирования и передовых методах визуализации. Хотя эти системы обеспечивают одновременные измерения, в определенной степени, их измерения ограничиваются морфологическими и косвенными физиологическими чертами25. Физиологические особенности очень важны в контексте отзывчивости или чувствительности к условиям окружающей среды26. Таким образом, прямые измерения, сделанные непрерывно и одновременно с очень высоким разрешением (например, 3 мин интервала) может обеспечить очень точное описание физиологического поведения растения. Несмотря на эти существенные преимущества гравиметрической системы, необходимо также учитывать тот факт, что эта система имеет некоторые потенциальные недостатки. Основными недостатками являются необходимость работы с горшками и в тепличных условиях, что может представлять серьезные проблемы для лечения-регулирования (в частности, регулирования лечения засухи) и экспериментальной повторяемости.
Для решения этих проблем следует стандартизировать применяемые стрессы, создать действительно рандомизированную экспериментальную структуру, свести к минимуму эффекты горшка и сравнить несколько динамических моделей поведения растений при изменении условий окружающей среды в течение короткого периода времени. Подход HTP-телеметрического функционального фенотипирования, описанный в настоящем документе, рассматривает эти вопросы, как упомялено ниже.
Для того, чтобы соотнести динамическую реакцию завода с его динамической средой и захватить полную, большую картину сложных взаимодействий между растением и окружающей средой, необходимо измерять как экологические условия (рисунок4),так и реакции растений (дополнительныйрисунок 9B). Этот метод позволяет измерять физические изменения в среде и атмосфере заливки непрерывно и одновременно, наряду с растительными чертами (континуум почвы-растения-атмосферы, SPAC).
Чтобы лучше предсказать, как растения будут вести себя в поле, важно выполнить фенотипирование процесса в условиях, которые как можно более похожи на те, которые находятся вполе 18. Мы проводим эксперименты в теплице в полу контролируемых условиях, чтобы как можно больше имитировать полевые условия. Одним из наиболее важных условий является растущая или заливка среды. Выбор наиболее подходящей среды заливки для гравиметрического системного эксперимента имеет решающее значение. Целесообразно выбрать среду почвы которая стекает быстро, позволяет для быстрого достижения емкости бака и имеет высоки стабилную емкость бака, по мере того как те характеристики позволяют для более точных измерений gravimetric системой. Кроме того, необходимо также учитывать различные методы лечения, которые будут применяться в эксперименте. Например, процедуры, связанные с солями, удобрениями или химическими веществами, требуют использования инертной среды заливки, предпочтительно с низкой емкостью катиоцийного обмена. Засуха лечения применяется к низким транспирации видов растений будет работать лучше всего с заливки средств массовой информации с относительно низким уровнем VWC. В отличие от этого, медленная засуха лечения применяется к высокой транспирации растений будет работать лучше всего с заливки средств массовой информации с относительно высоким уровнем VWC. Если корни необходимы для постэкспериментного анализа (например, корневая морфология, сухой вес и т.д.), использование среды с относительно низким содержанием органического вещества (т.е. песка, пористой керамики или перлита) облегчит мыть корни, не повреждая их. Для экспериментов, которые будут продолжаться в течение более длительных периодов, желательно, чтобы избежать средств массовой информации, которые богаты органическим веществом, так как органическое вещество может разлагаться со временем. Более подробную информацию по этой теме можно получить в таблице 1 и таблице 2.
Полевой фенотипирование и фенотипирование теплиц (до поля) имеют свои собственные цели и требуют различных экспериментальных настановок. Предполевой фенотипирование помогает отведать перспективных генотипов кандидатов, которые имеют высокую вероятность успеха в этой области, чтобы помочь сделать полевые испытания более целенаправленными и рентабельными. Тем не менее, предполевая фенотипирование включает в себя ряд ограничений (например, эффекты горшка), которые могут привести к растениям работать иначе, чем они будут вполевых условиях 18,27. Небольшой размер горшка, потеря воды путем испарения и нагрева лизиметра весы являются примерами факторов в тепличных экспериментов, которые могут привести к эффекту горшок18. Метод, описанный здесь, призван свести к минимуму эти потенциальные последствия следующим образом:
a) размер горшка выбирается на основе генотипа, который необходимо изучить. Система способна поддерживать различные размеры горшков (до 25 л) и ирригационные процедуры, что позволяет обработать любой вид растениеводства.
b) горшки и лизиметровые чешуйки изолированы для предотвращения передачи тепла и нагрева горшков.
c) эта система включает тщательно разработанную систему орошения и дренажа.
d) для каждого горшка имеется отдельный контроллер, позволяющий проводить подлинную рандомизацию с помощью самоорошаемых и самоконтролных процедур.
e) программное обеспечение учитывает локальный VPD растений при расчете стоматальной проводимости навеса. Пожалуйста, смотрите несколько станций VPD локализации на рисунке 1J.
Эта система включает в себя прямые физиологические измерения на местах, как плотность растений, что устраняет необходимость либо большие пространства между растениями или перемещение растений для изображения на основе фенотипирования. Эта система включает в себя анализ данных в режиме реального времени, а также возможность точного обнаружения физиологической точки θ () каждого растения. Это позволяет исследователю контролировать растения и принимать решения о том, как эксперимент должен быть проведен и как любые образцы должны быть собраны в ходе эксперимента. Легкая и простая калибровка веса системы облегчает эффективную калибровку. Системы высокой пропускной способности генерируют огромные объемы данных, которые представляют дополнительные задачи обработкиданных и аналитические задачи 11,,12. Анализ больших данных в режиме реального времени, который непосредственно подается программному обеспечению от контроллера, является важным шагом в переводеданных в знания 14, которые имеют большое значение для практического принятия решений.
Этот метод HTP-телеметрического физиологического фенотипирования может быть полезен для проведения тепличных экспериментов в условиях, близких к полю. Система способна измерять и непосредственно рассчитывать связанные с водой физиологические реакции растений на их динамическую среду, эффективно преодолевая при этом большинство проблем, связанных с эффектом горшка. Способности этой системы чрезвычайно важны на предпробной стадии фенотипирования, так как они дают возможность прогнозировать штрафы за урожайность на ранних стадиях роста растений.
Авторов нечего раскрывать.
Эта работа была поддержана совместной исследовательской программой ISF-NSFC (грант No 2436/18), а также частично поддержана Министерством сельского хозяйства и развития сельских районов Израиля (Центр знаний Евгения Канделя) в рамках Центра знаний о корневой зоне для использования современного сельского хозяйства.
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 |
Запросить разрешение на использование текста или рисунков этого JoVE статьи
Запросить разрешениеThis article has been published
Video Coming Soon
Авторские права © 2025 MyJoVE Corporation. Все права защищены