Name: a telemetric, gravimetric platform for real-time physiological phenotyping of plant&ndash;environment interactions
Uploaded: 2020-08-05T13:00:00
Duration: 15 min 30 s
Description: Watch this Scientific Journal Video about A Telemetric, Gravimetric Platform for Real-Time Physiological Phenotyping of PlantÃ¢â‚¬â€œEnvironment Interactions at JoVE.com

この研究は、ISF-NSFC共同研究プログラム(助成金2436/18)によって支援され、イスラエル農業農村開発省(ユージン・カンデル知識センター)が問題の根源の一部として部分的に支援しました - 現代農業を活用するためのルートゾーン知識センター。

<ol>
	<li>Ray, D. K., Mueller, N. D., West, P. C., Foley, J. A. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Yield+Trends+Are+Insufficient+to+Double+Global+Crop+Production+by+2050.">Yield Trends Are Insufficient to Double Global Crop Production by 2050.</a> PLoS One. 8, 66428 (2013).</li><li>Food and Agriculture Organization of the United Nations. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=.">.</a> The future of food and agriculture: Trends and challenges. , (2017).</li><li>Dhankher, O. P., Foyer, C. H. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Climate+resilient+crops+for+improving+global+food+security+and+safety.">Climate resilient crops for improving global food security and safety.</a> Plant, Cell &amp; Environment. 41, 877-884 (2018).</li><li>Chen, D., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Dissecting+the+phenotypic+components+of+crop+plant+growthand+drought+responses+based+on+high-throughput+image+analysis+w+open.">Dissecting the phenotypic components of crop plant growthand drought responses based on high-throughput image analysis w open.</a> Plant Cell. 26, 4636-4655 (2014).</li><li>Ubbens, J. R., Stavness, I. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Deep+Plant+Phenomics:+A+Deep+Learning+Platform+for+Complex+Plant+Phenotyping+Tasks.">Deep Plant Phenomics: A Deep Learning Platform for Complex Plant Phenotyping Tasks.</a> Frontiers in Plant Science. , (2017).</li><li>Danzi, D., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Can+High+Throughput+Phenotyping+Help+Food+Security+in+the+Mediterranean+Area.">Can High Throughput Phenotyping Help Food Security in the Mediterranean Area.</a> Frontiers in Plant Science. , (2019).</li><li>Miflin, B. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Crop+improvement+in+the+21st+century.">Crop improvement in the 21st century.</a> Journal of Experimental Botany. 51, 1-8 (2000).</li><li>Dalal, A., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Dynamic+Physiological+Phenotyping+of+Drought-Stressed+Pepper+Plants+Treated+With+"Productivity-Enhancing"+and+"Survivability-Enhancing"+Biostimulants.">Dynamic Physiological Phenotyping of Drought-Stressed Pepper Plants Treated With "Productivity-Enhancing" and "Survivability-Enhancing" Biostimulants.</a> Frontiers in Plant Science. , (2019).</li><li>Moshelion, M., Altman, A. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Current+challenges+and+future+perspectives+of+plant+and+agricultural+biotechnology.">Current challenges and future perspectives of plant and agricultural biotechnology.</a> Trends in Biotechnology. 33, 337-342 (2015).</li><li>Singh, A., Ganapathysubramanian, B., Singh, A. K., Sarkar, S. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Machine+Learning+for+High-Throughput+Stress+Phenotyping+in+Plants.">Machine Learning for High-Throughput Stress Phenotyping in Plants.</a> Trends in Plant Science. 21, 110-124 (2016).</li><li>Houle, D., Govindaraju, D. R., Omholt, S. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Phenomics:+The+next+challenge.">Phenomics: The next challenge.</a> Nature Reviews Genetics. 11, 855-866 (2010).</li><li>Fiorani, F., Schurr, U. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Future+Scenarios+for+Plant+Phenotyping.">Future Scenarios for Plant Phenotyping.</a> Annual Review of Plant Biology. 64, 267-291 (2013).</li><li>Tardieu, F., Cabrera-Bosquet, L., Pridmore, T., Bennett, M. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Plant+Phenomics,+From+Sensors+to+Knowledge.">Plant Phenomics, From Sensors to Knowledge.</a> Current Biology. 27, 770-783 (2017).</li><li>Negin, B., Moshelion, M. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=The+advantages+of+functional+phenotyping+in+pre-field+screening+for+drought-tolerant+crops.">The advantages of functional phenotyping in pre-field screening for drought-tolerant crops.</a> Functional Plant Biology. , (2017).</li><li>Gebremedhin, A., Badenhorst, P. E., Wang, J., Spangenberg, G. C., Smith, K. F. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Prospects+for+measurement+of+dry+matter+yield+in+forage+breeding+programs+using+sensor+technologies.">Prospects for measurement of dry matter yield in forage breeding programs using sensor technologies.</a> Agronomy. 9, 65 (2019).</li><li>Roitsch, T., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=New+sensors+and+data-driven+approaches-A+path+to+next+generation+phenomics.">New sensors and data-driven approaches-A path to next generation phenomics.</a> Plant Science. 282, 2-10 (2019).</li><li>Li, L., Zhang, Q., Huang, D. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=A+review+of+imaging+techniques+for+plant+phenotyping.">A review of imaging techniques for plant phenotyping.</a> Sensors (Switzerland). 14, 20078-20111 (2014).</li><li>Gosa, S. C., Lupo, Y., Moshelion, M. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Quantitative+and+comparative+analysis+of+whole-plant+performance+for+functional+physiological+traits+phenotyping:+New+tools+to+support+pre-breeding+and+plant+stress+physiology+studies.">Quantitative and comparative analysis of whole-plant performance for functional physiological traits phenotyping: New tools to support pre-breeding and plant stress physiology studies.</a> Plant Science. 282, 49-59 (2019).</li><li>Araus, J. L., Cairns, J. E. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Field+high-throughput+phenotyping:+the+new+crop+breeding+frontier.">Field high-throughput phenotyping: the new crop breeding frontier.</a> Trends in Plant Science. 19, 52-61 (2014).</li><li>Ito, V. C., Lacerda, L. G. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Black+rice+(Oryza+sativa+L.):+A+review+of+its+historical+aspects,+chemical+composition,+nutritional+and+functional+properties,+and+applications+and+processing+technologies.">Black rice (Oryza sativa L.): A review of its historical aspects, chemical composition, nutritional and functional properties, and applications and processing technologies.</a> Food Chemistry. 301, 125304 (2019).</li><li>Anjum, S. A., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=physiological+and+biochemical+responses+of+plants+to+drought+stress.">physiological and biochemical responses of plants to drought stress.</a> African Journal of Agricultural Research. , (2011).</li><li>Halperin, O., Gebremedhin, A., Wallach, R., Moshelion, M. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=High-throughput+physiological+phenotyping+and+screening+system+for+the+characterization+of+plant-environment+interactions.">High-throughput physiological phenotyping and screening system for the characterization of plant-environment interactions.</a> The Plant Journal. 89, 839-850 (2017).</li><li>Yaaran, A., Negin, B., Moshelion, M. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Role+of+guard-cell+ABA+in+determining+steady-state+stomatal+aperture+and+prompt+vapor-pressure-deficit+response.">Role of guard-cell ABA in determining steady-state stomatal aperture and prompt vapor-pressure-deficit response.</a> Plant Science. 281, 31-40 (2019).</li><li>Dalal, A., Attia, Z., Moshelion, M. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=To+produce+or+to+survive:+how+plastic+is+your+crop+stress+physiology.">To produce or to survive: how plastic is your crop stress physiology.</a> Frontiers in Plant Science. 8, 2067 (2017).</li><li>Araus, J. L., Kefauver, S. C., Zaman-Allah, M., Olsen, M. S., Cairns, J. E. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Translating+High-Throughput+Phenotyping+into+Genetic+Gain.">Translating High-Throughput Phenotyping into Genetic Gain.</a> Trends in Plant Science. 23, 451-466 (2018).</li><li>Ghanem, M. E., Marrou, H., Sinclair, T. R. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Physiological+phenotyping+of+plants+for+crop+improvement.">Physiological phenotyping of plants for crop improvement.</a> Trends in Plant Science. 20, 139-144 (2015).</li><li>Sinclair, T. R., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Pot+binding+as+a+variable+confounding+plant+phenotype:+theoretical+derivation+and+experimental+observations.">Pot binding as a variable confounding plant phenotype: theoretical derivation and experimental observations.</a> Planta. 245, 729-735 (2017).</li></ol>

著者らは開示するものは何もない。

遺伝子型-表現型の知識ギャップは、遺伝子型x環境相互作用の複雑さを反映している(18,,24)。全植物の生理学的性能と水関運動学8,9を研究するために使用できる高解像度、HTP-遠隔測定およびフェノミスティックスクリーニングプラットフォームの使用を通じて、9このギャップを埋めることができるかもしれません。遺伝子型x環境相互作用の複雑さは、特に植物が変化する環境にどれだけ迅速に反応するかに照らして、表現型を課題にします。現在、さまざまなフェノタイピングシステムが利用可能ですが、これらのシステムのほとんどは、リモートセンシングと高度なイメージング技術に基づいています。これらのシステムは同時測定を提供するが、ある程度、それらの測定は形態学的および間接的な生理学的特徴25に限定される。生理学的特徴は、環境条件26に対する応答性または感受性の文脈において非常に重要である。したがって、非常に高い解像度(例えば、3分間隔)で連続的かつ同時に測定を行う直接測定は、植物の生理学的挙動を非常に正確に記述することができる。重量測定システムのこれらの実質的な利点にもかかわらず、このシステムはいくつかの潜在的な欠点を持っているという事実も考慮する必要があります。主な欠点は、ポットや温室の状態で作業する必要性から生じるもので、治療調節(特に干ばつ処理の規制)と実験反復性に大きな課題を提示する可能性があります。
これらの問題に対処するためには、適用された応力を標準化し、真にランダム化された実験構造を作成し、ポット効果を最小限に抑え、短期間で変化する環境条件下で植物の複数の動的挙動を比較する必要があります。このペーパーで説明する HTP-テレメトリ機能表現型アプローチでは、以下に示すこれらの問題に対処します。
植物の動的応答をその動的環境と相関させ、複雑な植物環境相互作用の全体像を捉えるためには、環境条件(図4)と植物反応(補足図9B)の両方を連続的に測定する必要があります。この方法により、植物の形質(土壌-植物-大気連続体、SPAC)と並んで、ポッティング媒体と大気の物理的変化を連続的かつ同時に測定することができます。
植物が現場でどのように動作するかを最もよく予測するには、フィールド18に見られる条件と可能な限り類似した条件で表現型プロセスを実行することが重要です。半制御条件下で温室で実験を行い、可能な限りフィールド条件を模倣します。最も重要な条件の一つは、成長またはポッティング媒体です。重量測定系実験に最適なポッティング媒体を選択することは非常に重要です。これらの特徴は重量測定システムによってより正確な測定を可能にするので、すぐに排水する土壌媒体を選択し、ポット容量の急速な達成を可能にし、非常に安定したポット容量を有することを推奨する。また、実験に適用される異なる治療法も考慮する必要があります。例えば、塩、肥料、または化学物質を含む治療は、不活性ポッティング培地の使用を求め、好ましくは低いカチオン交換能力を有するものである。低蒸散植物種に適用される干ばつ治療は、比較的低いVWCレベルのポッティングメディアで最もうまくいくだろう。対照的に、高蒸散植物に適用される遅い干ばつ治療は、比較的高いVWCレベルのポッティングメディアで最もうまくいくだろう。実験後の分析に根が必要な場合(例えば、根の形態、乾燥重量など)、比較的有機物含有量の少ない培地(すなわち、砂、多孔質セラミックまたはパーライト)を使用すると、根を損傷することなく洗浄することが容易になります。長期間続く実験では、有機物が豊富なメディアを避けることをお勧めします。このトピックの詳細については、 表 1 および 表 2 を参照してください。
フィールドフェノタイピングと温室のフェノタイピング(プレフィールド)は、独自の目的を持っており、異なる実験的なセットアップを必要とします。事前フィールドのフェノタイピングは、フィールド試験をより集中し、費用対効果の高い方法で行う可能性が高い有望な候補遺伝子型の選択を支援します。しかし、プレフィールドフェノタイピングには、植物がフィールド条件18,27,27の下で異なる方法で実行される可能性のある多くの制限(例えば、ポット効果)が含まれます。小さなポットサイズ、リシメータスケールの蒸発および加熱による水分損失は、ポット効果18につながる可能性のある温室実験における要因の例である。ここで説明する方法は、次の方法でそれらの潜在的な影響を最小限に抑えるように設計されています。
(a) ポットサイズは、検査する遺伝子型に基づいて選択されます。システムはさまざまな鍋のサイズ(25 Lまで)および潅漑の処置を支えることができる、あらゆるタイプの穀物植物の検査を可能にする。 (b) ポットとリシメータスケールは、熱が移り、ポットの温暖化を防ぐために絶縁されます。 (c)このシステムは注意深く設計された潅漑および排水システムを含む。 (d) ポットごとに別のコントローラがあり、自己灌漑と自己監視処理で真のランダム化を可能にします。 (e) ソフトウェアは、キャノピーの口孔伝導度を計算する際に、植物のローカルVPDを考慮に入れます。 図1Jの複数VPDステーションのローカリゼーションを参照してください。
このシステムは、フィールド状の植物密度での直接の生理学的測定を伴い、植物間の大きなスペースや画像ベースのフェノタイピングのために植物を移動する必要がなくなります。このシステムは、リアルタイムデータ分析、ならびに各植物の生理的ストレスポイント(θ)を正確に検出する能力を含む。これにより、研究者は植物を監視し、実験の実施方法と実験の過程でサンプルを収集する方法に関する決定を下すことができます。システムの簡単で簡単な重量の口径測定は有効な口径測定を促進する。ハイスループットシステムは大量のデータを生成し、追加のデータ処理と分析の課題を提示します 11,,12。コントローラからソフトウェアに直接供給されるビッグデータのリアルタイム分析は、実用的な意思決定に大きな価値を持つ知識14へのデータの翻訳における重要なステップです。
このHTP-遠隔測定生理的フェノタイピング法は、近分野条件下で温室実験を行う場合に役立つ可能性がある。システムは、効率的にポット効果に関連する問題のほとんどを克服しながら、その動的な環境に植物の水関連生理応答を測定し、直接計算することができます。このシステムの能力は、植物の成長の初期段階で降伏ペナルティを予測する可能性を提供するので、プレフィールド表現化段階で非常に重要です。

環境条件の悪化の下で増加する世界の人口のための食料安全保障を確保することは、現在、農業研究11、2、32,3の主要な目標の一つです。新しい分子ツールの利用可能性は、作物改善プログラムを大幅に強化しました。しかし、ゲノムツールは膨大な量のデータを提供しますが、実際の形質特性の理解が限られていると、かなりの知識ギャップが生じます。このギャップを埋めることは、現代の植物科学44、5、65,6が直面している最大の課題の1つです。作物の改良過程で生じる課題に対応し、遺伝子型-表現型の知識ギャップを最小限に抑えるために、我々は、遺伝子型アプローチと表現中心性のアプローチ77,88のバランスを取る必要があります。
近年、様々なハイスループット表現型(HTP)プラットフォームは、時間の経過とともに大規模な植物集団の非破壊表現型を可能にしており、これらのプラットフォームは、遺伝子型-表現型の知識ギャップ66、8、9、108,9,10を減らすのに役立つかもしれません。HTPスクリーニング技術は、ガス交換や写真撮影に基づく手操作技術とは対照的に、ロボット工学やコンベアベルトやガントリーがそれぞれプラントやセンサーを動かすため、比較的短期間で膨大な数の植物の形質を測定することを可能にします。しかし、HTP システムによって生成される膨大な量のデータは、追加のデータ処理と分析の課題11、12を提示します。
これらのHTPプラットフォームのほとんどは、電子センサーまたは自動画像取得13、14を介して形質特性の評価を14伴う。高度なフィールドフェノミクスは、現場での近接センサとイメージング技術の展開、および高解像、精密、大規模な測定15の規模を含む。センサーと画像データを他のマルチオミクスデータと統合して、ホリスティックで第2世代のフェノミックアプローチ16を作成する必要があります。しかし、データ取得、取り扱い、処理における方法論的進歩は、センサ情報を知識に翻訳するという課題が、植物フェノミクス研究13の最初の年の間に大きく過小評価されてきたため、ますます重要になってきている。しかし、動的遺伝子型環境相互作用および植物ストレス応答の深度表現のための現在利用可能なイメージング技術の信頼性と精度は疑わしい17,18,18である。さらに、制御された環境の結果は、特に干ばつストレスのフェノタイピングに関しては、現場で観察されるものとは大きく異なることがよくあります。これは、干ばつストレス時の土壌水分の減少による土壌容積、土壌環境、機械的インピーダンスの観点から植物が経験する状況の違いによるものです。したがって、制御された環境からの結果は、フィールド19に推定することは困難である。最後に、画像ベースのHTPシステムの参入価格は、センサーの価格だけでなく、ロボット工学、コンベアベルト、ガントリーによるもので、成長施設インフラの基準と大幅なメンテナンス(多くの可動部分が温室効果環境で動作する)を必要とするため、非常に高くなっています。
本稿では、上記の多くの問題を解決するために設計されたHTP-遠隔測定のフェノタイピングプラットフォームを紹介する。遠隔測定技術により、記録および分析のために、リモートソースから受信ステーションへのデータの自動測定と伝送が可能になります。ここでは、複数の計量法線のリシメータ(重量測定システム)と環境センサを含む非破壊HTP-テレメトリプラットフォームを示します。このシステムは、植物全体のバイオマスゲイン、蒸散率、口孔伝導度、根束束、水使用効率(WUE)など、幅広いデータの収集と即時計算(画像分析は不要)に使用できます。システム内のコントローラからソフトウェアに直接供給されるビッグデータのリアルタイム分析は、実用的な意思決定に大きな価値を持つ知識14 へのデータの翻訳における重要なステップを表し、制御された環境表現型実験、一般的に、および温室効果ガスの干ばつストレスの研究から得ることができる知識を大幅に拡張する。
テレメトリ プラットフォームの他の利点は、そのスケーラビリティとインストールの容易さ、および最小限の成長施設インフラストラクチャ要件です (つまり、ほとんどの拡張施設に簡単にインストールできます)。また、このセンサベースのシステムには可動部品がないため、入り口価格や長期保守コストの両方を含め、メンテナンスコストは比較的低い。例えば、各プラント、気象ステーション、ソフトウェアのフィードバック熱揚システムを含む20単位の重量測定システムの価格は、大手ブランドの1つのポータブルガス交換システムの価格と同様になります。
米(オリザサティバ L)は、モデル作物として使用され、干ばつは、検討した治療でした。米は、幅広い遺伝的多様性を持つ主要な穀物作物であり、世界人口の半分以上の主食である20.干ばつは植物の成長と発達を損なう主要な環境の不生物ストレス因子であり、作物収量の減少につながる21.この作物と処理の組み合わせは、プラットフォームの能力と、それが生成できるデータの量と品質を実証するために使用されました。この方法の理論的背景に関する詳細は 、22を参照してください。

<table>
<tbody>
<tr>
<td>Atmospheric Probes </td>
<td>SpectrumTech/Meter group</td>
<td>3686WD</td>
<td>Watchdog 2475</td>
</tr>
<tr>
<td>&nbsp;</td>
<td>&nbsp;</td>
<td>40027</td>
<td>VP4</td>
</tr>
<tr>
<td>Array Randomizer</td>
<td>&nbsp;</td>
<td>None</td>
<td>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.</td>
</tr>
<tr>
<td>&nbsp;</td>
<td>&nbsp;</td>
<td>&nbsp;</td>
<td>Free download and more information, please click on the following link: https://drive.google.com/open?id=1y4QbTpxRK5Lx430xzu1RFdrlcL8pz_1q</td>
</tr>
<tr>
<td>Cavity trays</td>
<td>Danish size with curved rim for nursery</td>
<td>30162</td>
<td>4X4X7 Cell, 84 cell per tray https://desch.nl/en/products/seed_propagation_trays/danish-size-with-curved-rim-for-nursery~p92</td>
</tr>
<tr>
<td>Coarse sand</td>
<td>Negev Industrial Minerals Ltd., Israel </td>
<td>&nbsp;</td>
<td>&nbsp;</td>
</tr>
<tr>
<td>Compost</td>
<td>Tuff Marom Golan, Israel</td>
<td>&nbsp;</td>
<td>&nbsp;</td>
</tr>
<tr>
<td>Data Analysis software </td>
<td>Plant-Ditech Ltd., Israel</td>
<td>&nbsp;</td>
<td>SPAC Analytics</td>
</tr>
<tr>
<td>Drippers</td>
<td>Netafim</td>
<td>21500-001520</td>
<td>PCJ 8L/h</td>
</tr>
<tr>
<td>Fine sand</td>
<td>Negev Industrial Minerals Ltd., Israel </td>
<td>&nbsp;</td>
<td>&nbsp;</td>
</tr>
<tr>
<td>Loamy soil (natural soil)</td>
<td>&nbsp;</td>
<td>&nbsp;</td>
<td>&nbsp;</td>
</tr>
<tr>
<td>Nylon mesh</td>
<td>Not relevant (generic products)</td>
<td>&nbsp;</td>
<td>&nbsp;</td>
</tr>
<tr>
<td>Operating software </td>
<td>Plant-Ditech Ltd., Israel</td>
<td>&nbsp;</td>
<td>Plantarray Feedback Control (PFC)</td>
</tr>
<tr>
<td>Peat-based soil</td>
<td>Klasmann-Deilmann GmbH, Germany</td>
<td>&nbsp;</td>
<td>&nbsp;</td>
</tr>
<tr>
<td>Perlite</td>
<td>Agrekal , Israel</td>
<td>&nbsp;</td>
<td>&nbsp;</td>
</tr>
<tr>
<td>Plantarray 3.0 system</td>
<td>Plant-Ditech Ltd., Israel</td>
<td>SCA400s</td>
<td>Weighing lysimeters</td>
</tr>
<tr>
<td>&nbsp;</td>
<td>&nbsp;</td>
<td>PLA300S</td>
<td>Planter unit container</td>
</tr>
<tr>
<td>&nbsp;</td>
<td>&nbsp;</td>
<td>CON100</td>
<td>Control unit </td>
</tr>
<tr>
<td>&nbsp;</td>
<td>&nbsp;</td>
<td>part of the planter set</td>
<td>Fiberglass stick</td>
</tr>
<tr>
<td>&nbsp;</td>
<td>&nbsp;</td>
<td>part of the planter set</td>
<td>Gasket ring</td>
</tr>
<tr>
<td>&nbsp;</td>
<td>&nbsp;</td>
<td>&nbsp;</td>
<td>Operating software</td>
</tr>
<tr>
<td>&nbsp;</td>
<td>&nbsp;</td>
<td>&nbsp;</td>
<td>SPAC Analytics software</td>
</tr>
<tr>
<td>Porous, ceramic, mixed-sized medium</td>
<td>Greens Grade, PROFILE Products LLC., USA</td>
<td>&nbsp;</td>
<td>&nbsp;</td>
</tr>
<tr>
<td>Porous, ceramic, small-sized medium</td>
<td>Greens Grade, PROFILE Products LLC., USA</td>
<td>&nbsp;</td>
<td>&nbsp;</td>
</tr>
<tr>
<td>Pots</td>
<td>Not relevant (generic products)</td>
<td>&nbsp;</td>
<td>&nbsp;</td>
</tr>
<tr>
<td>Soil</td>
<td>Bental 11 by Tuff Marom Golan </td>
<td>&nbsp;</td>
<td>&nbsp;</td>
</tr>
<tr>
<td>Soil Probes </td>
<td>Meter group</td>
<td>40567</td>
<td>5TE</td>
</tr>
<tr>
<td>&nbsp;</td>
<td>&nbsp;</td>
<td>40636</td>
<td>5TM</td>
</tr>
<tr>
<td>&nbsp;</td>
<td>&nbsp;</td>
<td>40478</td>
<td>GS3</td>
</tr>
<tr>
<td>Vermiculite</td>
<td>Agrekal , Israel</td>
<td>&nbsp;</td>
<td>&nbsp;</td>
</tr>
</tbody>
</table>

a telemetric, gravimetric platform for real-time physiological phenotyping of plant&ndash;environment interactions

世界人口の増加に対する食料安全保障は大きな懸念事項です。ゲノムツールによって提供されるデータは、フェノミカルデータの供給をはるかに上回り、知識のギャップを生み出します。増加する世界人口を養うために作物を改善するという課題に対応するためには、このギャップを埋める必要があります。
生理学的特徴は、環境条件に対する応答性または感受性の文脈における重要な機能的特徴と考えられている。最近導入されたハイスループット(HTP)のフェノタイピング技術の多くは、リモートセンシングまたはイメージングに基づいており、形態学的形質を直接測定することができますが、主に間接的に生理学的パラメータを測定することができます。
本論文では、植物環境相互作用の機能的表現型にはいくつかの利点がある、直接的な生理表現型の方法について述べている。これは、ユーザーがロードセル重量測定システムとポット実験の使用で遭遇する多くの課題を克服するのに役立ちます。提案された技術はユーザーが土の重量、植物の重量および土の水分量を区別することを可能にし、主要な生理学的特徴の測定と共に動的な土、植物および大気条件の連続的かつ同時測定のための方法を提供する。この方法により、植物の生理学に対する環境の影響を考慮しながら、研究者はフィールドストレスシナリオを綿密に模倣することができます。この方法は、プレフィールドのフェノタイピングにおける大きな問題の1つであるポット効果を最小限に抑えます。これは、フィールド状の植物密度で真にランダム化された実験計画を可能にするフィードバックフェルティネーションシステムを含んでいます。このシステムは、土壌含量制限閾値(θ)を検出し、リアルタイム分析ツールとオンライン統計リソースを使用してデータを知識に翻訳することを可能にします。この方法は、動的環境に対する複数の植物の生理学的応答を迅速かつ直接的に測定するための、畑前の繁殖および作物改善の文脈において、非生物的ストレスに対する応答に関連する有益な形質のスクリーニングに使用する大きな可能性を有する。

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A Telemetric, Gravimetric Platform for Real-Time Physiological Phenotyping of PlantÃƒÂ¢Ã¢â€šÂ¬Ã¢â‚¬Å“Environment Interactions

このハイスループット、テレメトリー、全植物の水関係の重力表現法により、リアルタイムでの直接的かつ同時測定、および動的な植物環境相互作用に関与する複数の収量関連生理学的特性の解析が可能になります。

植物環境相互作用のリアルタイム生理的フェノタイピングのためのテレメトリー、重力測定プラットフォーム

Food security for the growing global population is a major concern. The data provided by genomic tools far exceeds the supply of phenotypic data, creating ...

植物は非常に複雑な方法で環境に応答します。生理学的特徴は、応答する最速の一つです。通常、形態学的な違いよりもはるかに早く検出できます。この高分解能のフェノタイピング法により、多くの治療を受けて、植物の環境相互作用を連続的かつ破壊的に定量化することが可能になります。このシステムは、領域内の各植物の条件を制御しながら、主要な分析なしで同時に多くの植物で、生理学的特徴の広い範囲のリアルタイム測定に使用することができます。ここでは、最も詳細なプロトコルを示します。ただし、初めてユーザーが簡単なプロトコルを使用して作業を開始すると、最も重要な実験手順、ハードウェア、ソフトウェアを簡単に理解できるようにすることをお勧めします。手順を実証すると、MyLabのマスター学生であるItamar Shenharは、土壌フィルターをポットに挿入することで始まります。鍋全体の上にナイロンメッシュを広げ、ネットホルダーをネットの上に置きます。その後、ポット全体の内側にゆっくりとネットホルダーを押し下げ、2つのポットの間に押し下げられるようにネットが均一に広がっていることを確認します。2つの鍋の間にグラスファイバースティックを挿入し、ポット全体の底まで押し下げます。ネットの外側にあり、ネットを押さないことを確認します。ネットホルダーを押し下げる前に、ポットの内側から手でネットを押し下げ、適切な排水を確実にする底部に均一かつしっかりと広がるように調整します。ポットの底からガスケットリングをスライドさせ、ポットの側面の3分の1を設定し、リングの蓋がポットの底に向かって開いられるようにします。温室内の配列内の位置に応じてポットにラベルを付けます。植物を成長させるために、所望のポッティング媒体とキャビティトレイの種子を発芽させる。植物が最大ポット水容量の約10%を蒸散したときに実験を開始します。土の重量の測定のための苗、または細部なしでいくつかの空洞を残して、テキスト原稿に従ってください。新しい実験を開始する前に、精神レベルと標準重量を使用してリシメーターをレベル調整し、調整してください。テキスト原稿の手順に従って、ロードセル内にあるすべてのプラグを含む、緑色のコンテナの間に重量調整を行います。新しい実験を開始するには、オペレーティング ソフトウェアを開き、画面左側のメニューで [実験] タブを開きます。[新規作成]をクリックします。実験に名前を付け、[OK] をクリックします。新しい実験を開きます。次に、プラントを開き、[新規作成]をクリックします。ウィンドウで、植物の名前、位置、引き裂き重量、土壌タイプを変更します。次に、[適用] をクリックします。もう一度[植物]をクリックすると、テーブルが画面に表示されます。テーブルの左下隅にある [プラントのエクスポート] をクリックして、テーブルをエクスポートします。保存した Excel ファイルを開きます。必要に応じてパラメータを変更し、保存します。テーブルの左下隅にある [プラントのインポート] をクリックします。小さなウィンドウがポップアップ表示されたら、植物が正常にインポートされたら、[OK]をクリックします。Excel ファイルで行った変更が正常にインポートされているかどうかを確認します。表示されたウィンドウで[新しい実験]をクリックし、[実験を開始]をクリックします。最後に[OK]をクリックして、この実験のデータの記録を開始します。事前に準備された空のポットの重量を量ります。互いに類似した部品を使用する場合、平均重量は10で十分です。砂や他の均質な土壌培地を使用しない限り、十分に水とポッティング培地を混合します。そして、準備された空の鍋のすべてを均一に満たします。ポットの底を床に数回タップして、ポッティングメディアが十分に分散していることを確認します。苗の根の土のプラグに似た形と大きさのキャビティ型の鋳物をポッティング媒体の中央に挿入します。そして、完全にそれを押し込む。鍋によく水をやり、鍋の外側をすすいでください。次のステップに進む前に、30分間排水します。実験計画に従って、すべてのフィールドポットを緑の容器のリシメータ配列に置きます。緑の容器のプラグが適切な場所にあり、緑の容器が溝に正しく配置されていることを確認します。オペレーティング ソフトウェアで、実験タブを開き、新しい実験の下にある [コンポーネントの測定] タブをクリックします。前のサンプルがオンであったように、画面上部に与えられた時間から新しい測定値を確認します。[オブジェクトの計測] をクリックします。レコードの重みとデルタ タグ ウィンドウがポップアップ表示されたら、[次へ] をクリックします。タグの[レコード]ウィンドウで、新しいメタタグに最初の測定として名前を付け、[完了]をクリックします。ウェイトが正常に記録されたウィンドウがポップアップ表示されたら、[OK] をクリックします。マルチ出口灌漑ドリッパーを置き、リシメーターの各ポットにポットカバーを置きます。新しい測定を確認し、もう一度[オブジェクトを測定]をクリックします。レコードの重みがポップアップ表示されたら、[次へ] をクリックします。[デルタ タグ] ウィンドウで、減算するメタ タグセクションで最初の測定値を選択し、[次へ] をクリックします。タグレコードウィンドウで、新しいメタタグに静的コンポーネントの名前を付け、[完了]をクリックします。ウェイトが正常に記録されたウィンドウがポップアップ表示されたら、[OK] をクリックします。左側の [植物] をクリックし、値が更新されていることを確認します。次に、新しい実験の下で、[処理シナリオ] タブを開き、[新規作成] をクリックします。[プラン] の [新しいステップ] をクリックします。画面の中央で、治療用の指定されたテスト名を選択し、[OK]をクリックして確認します。[終了しない] を選択して 、[適用] をクリックします。選択したテスト名の左側にある灌漑治療を開きます。[新しいステップ] をクリックします。画面の中央で、現在の時間の数分前にバルブの開通時間を変更し、実験で必要な他のパラメータを使用して[適用]をクリックします。新しい実験の下で植物を開き、新しい植物の名前をクリックします。画面中央で、治療計画を計画に変更します。ウィンドウがポップアップ表示され、[OK] をクリックして確定します。ステップの名前が、灌漑テスト名と同じであることを確認します。次に、[適用] をクリックします。すべてのポットが灌漑され、余分な灌漑液が緑色の容器の穴あきドレンプラグから滴り落ちしていることを視覚的に確認してください。緑色の容器から無透過プラグを取り出し、水を完全に排出させます。次に、プラグを交換してください。実験タブを開き、新しい実験の下にある[コンポーネントを測定]をクリックします。測定を確認したら、測定プラントパラメータの下にある[オブジェクトを測定]をクリックします。レコードの重みとデルタ タグ ウィンドウをクリックした後、新しいメタタグにキャストプリとして名前を付け、[完了] をクリックします。[OK] をクリックすると、ウェイトが正常に記録されたウィンドウがポップアップ表示されます。そっと鍋からキャストを取り出します。[コンポーネントを測定]をクリックし、以前と同じ測定を確認します。[測定プラン のパラメータ] で、[オブジェクトの計測] をクリックします。レコードの重み付けウィンドウがポップアップ表示されたら、[次へ] をクリックします。[減算するメタタグ]セクションでキャストプリを選択し、[次へ]をクリックします。タグ レコード ウィンドウで、新しいメタタグにキャストポストという名前を付け、[完了] をクリックします。左側の植物をクリックし、値が更新されていることを確認します。プラントのテーブルで、手動で取られた事前に準備された空のポットの重量で涙の重量を更新します。[コンポーネントを測定]をクリックし、測定を確定します。測定計画パラメータの下で、土壌ウェットウェイトを測定をクリックします。小さいウィンドウが確認のためにポップアップ表示されたら、[OK] をクリックします。[プラント]をクリックし、値が更新されていることを確認します。手動で苗なしで十分に灌漑され、よく排水される5〜10の空洞充填土壌の平均重量を測定する。再度、[コンポーネントの測定] をクリックして、測定を確定します。[苗木のバルク土壌重量を設定]をクリックします。小さな窓がポップアップ表示されたら、土のバルクの平均重量を入力し、[OK]をクリックします。[プラント]をクリックし、値が更新されていることを確認します。プラントパラメータの測定に戻り、[プラント初期純重量の測定]をクリックします。タグレコードウィンドウで、新しいレコードをプラント正味重量基準点として設定を選択し、「完了」をクリックします。ウェイトの記録が正常にウィンドウにポップアップ表示されたら[OK]をクリックし、[植物]をクリックして値が更新されていることを確認します。キャビティトレイの苗木が十分に灌漑されていることを確認し、根の土壌プラグで苗を空洞から優しく引っ張り、傷つかないように注意してください。そして、鍋のキャストによって作られた空洞にそれらを慎重に置きます。メタタグ測定で前述したように、プラント正味重量測定を繰り返します。緑の容器に水を確保することを検討するには、穀物容器がいっぱいであることを確認するために、テキスト原稿の指示に従ってください。計画パラメータを計測し、[予備水重量を測定]をクリックします。予備水の重みと成功ウィンドウがポップアップ表示されたら、[OK] をクリックします。[プラント] をクリックし、テーブルの左下隅にある [プラントのエクスポート] をクリックしてテーブルをエクスポートします。Excelファイルを開き、測定されたプラントの正味重量を引き、予約水重量測定からバルク土壌重量をシードし、保存します。テーブルの左下隅にある[更新]をクリックします。Excel ファイルを選択し、[開く] をクリックして更新します。[植物の更新] ウィンドウがポップアップ表示されたら、[OK] をクリックします。値が更新されていることを確認します。[プラントパラメータの測定] で、[土壌乾燥重量の計算] をクリックします。窓がポップアップしたら、土壌の湿った重量と乾燥重量を挿入するか、手動で計算された土壌水分量を挿入します。[適用] をクリックし、[完了] をクリックします。ウィンドウがポップアップ表示されたら、[OK] をクリックして確定します。これらの土壌水分量の値を計算するには、テキスト原稿に従ってください。灌漑処理を開き、[新規作成]をクリックして名前を付けて[OK]をクリックします。新しい灌漑名を開き、[新規作成]をクリックします。次に、デフォルトの処理計画を開き、必要に応じてバルブの開口時間とその他のパラメータを設定し、[適用]をクリックします。これは、ユーザーの好みに基づいて、実験期間全体の動的および調節灌漑処理シナリオを示しています。処理シナリオを開き、プランを開き、デフォルトのプラン名をクリックします。リストから治療名を選択し、[OK]をクリックして確定します。終了に適した条件を選択し、[適用]をクリックします。すべての可能性には、設定された条件に達していない場合でもタップを閉じるタイムアウトオプションが含まれています。最後に、原稿の指示に従って計画のテーブルを完成させます。データ分析ソフトウェアを開き、ユーザー名とパスワードでログインします。[実験の選択]をクリックし、次に制御システムを選択して実験を選択します。画面の左側の列で[実験]をクリックし、検索セクションの下の名前バーに実験の名前を入力します。実験セクションの検索セクションの下に、実験の名前が表示されます。実験名をクリックして、情報とプラントのセクションを開きます。情報セクションで、干ばつ処理開始の少なくとも 3 日前の WUE 開始日と WUE 終了日を編集します。次に、[更新] をクリックします。各ポットの WUE と R の二乗値がプラントセクションに表示または更新されます。プラントセクションで、負の WUE 値または R 二乗値が 0.5 未満のプラントまたはポットを選択または除外します。アクティブな列の下にある目のシンボルをクリックすると、赤になります。WUE データは、プラントセクションのデータのエクスポートをクリックして Excel ファイルとしてエクスポートできます。環境条件は、大気プローブによって実験全体を通して監視された。収集されたデータは、異なる日の光合成活性放射線および蒸気圧欠損を示す。そして、毎日のコースを通して。干ばつ処理ポットの体積水分量は、実験期間を通じて土壌プローブによって測定された。1つの干ばつ処理されたインディカ植物から収集されたデータがここに示されています。平均計算された植物重量は、すべての植物が同様の灌漑を受けたときに、実験の最初の段階でカーラコントロールとカーラ干ばつ治療の両方で一貫して増加します。干ばつ処理がカーラ植物に適用されたとき、それらの植物は回復段階まで体重を増やさなかった。その時点で、コントロールに対して観察されたものよりもゆっくりと進行する重量の増加がありました。対照的に、カーラ対照植物の重量は実験期間を通して連続的に増加した。遺伝子発現、ミネラル含有量、光合成活性のためのサンプル収集のような他の方法は、植物の行動と環境条件を正確に参照して、この実験中に行うことができます。機能性フェノタイピングは実用的な植物環境相互作用特性評価法であり、異なる周囲条件下で異なる植物応答プロファイルを比較するための優れたツールをユーザーに提供します。各特定のプロファイルは、より深い研究のために、または繁殖プログラムのための有益な生理学的特徴の源として選択することができる。

Research

JoVE Journal

Environment

A Telemetric, Gravimetric Platform for Real-Time Physiological Phenotyping of Plant&ndash;Environment Interactions

Transient Gene Expression in Tobacco using Gibson Assembly and the Gene Gun

ギブソンアセンブリと遺伝子銃を用いてタバコの一過性の遺伝子発現

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Screening for Endocrine Activity in Water Using Commercially-available In Vitro Transactivation Bioassays

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水中の内分泌活性のスクリーニング市販の使い方<em&gt;インビトロ</em&gt;トランスバイオアッセイ

In vitro transactivation bioassays have shown promise as water quality monitoring tools, however their adoption and widespread application has been ...

Experimental Column Setup for Studying Anaerobic Biogeochemical Interactions Between Iron (Oxy)Hydroxides, Trace Elements, and Bacteria

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(オキシ) 鉄の水酸化物、微量元素、細菌の嫌気性生物地球化学的相互作用を研究するため実験的列の設定

Fate and speciation of trace elements (TEs), such as arsenic (As) and mercury (Hg), in aquifers are closely related to physio-chemical conditions, such as ...

RGB and Spectral Root Imaging for Plant Phenotyping and Physiological Research: Experimental Setup and Imaging Protocols

RGB とスペクトルのルート画像植物表現型解析および生理学的研究: 実験概要およびイメージ投射プロトコル

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On-Site Molecular Detection of Soil-Borne Phytopathogens Using a Portable Real-Time PCR System

ポータブル リアルタイム PCR を用いた土壌伝染性植物の敷地内の分子の検出

On-site diagnosis of plant diseases can be a useful tool for growers for timely decisions enabling the earlier implementation of disease management ...

Ecosystem Fabrication (EcoFAB) Protocols for The Construction of Laboratory Ecosystems Designed to Study Plant-microbe Interactions

Ecosystem Fabrication EcoFAB Protocols for The Construction of Laboratory Ecosystems Designed to Study Plant-microbe Interactions

植物と微生物の相互作用を調査するように設計研究所生態系の建設のため生態系製造 (EcoFAB) のプロトコル

Beneficial plant-microbe interactions offer a sustainable biological solution with the potential to boost low-input food and bioenergy production. A ...

Protocol for Acute and Chronic Ecotoxicity Testing of the Turquoise Killifish Nothobranchius furzeri

Protocol for Acute and Chronic Ecotoxicity Testing of the Turquoise Killifish Nothobranchius furzeri

急性および慢性毒性試験ターコイズ メダカによる furzeriのためのプロトコル

The killifish Nothobranchius furzeri is an emerging model organism in the field of ecotoxicology and its applicability in acute and chronic ecotoxicity ...