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作物生理表型測量基礎(chǔ)原理
發(fā)布時間:
2022-05-13
來源:
本站
作者:
PhenoTrait
植物的表型性狀是育種家、植物科學(xué)家和栽培人員最關(guān)心的指標(biāo)之一,也是最耗費勞動力的指標(biāo)。植物表型性狀可以分為三大類:形態(tài)結(jié)構(gòu)性狀、生理功能性狀和組分含量性狀(韓志國,2019)。
形態(tài)結(jié)構(gòu)性狀,是大部分提到表型首先想到的內(nèi)容??吹靡?、摸得著,可以利用人工智能算法加持進行分析。組分含量性狀,傳統(tǒng)的實驗室都可測量,目前也逐漸出現(xiàn)利用光譜感測技術(shù)在田間測量的趨勢。而生理功能性狀,也就是植物的“喜怒哀樂”,往往(在早期)看不見也摸不著,等到肉眼能看出來的時候,往往已經(jīng)進入“病入膏肓”的階段了。
現(xiàn)有的高通量表型技術(shù),如可見光成像、三維激光、激光雷達等,主要聚焦于形態(tài)結(jié)構(gòu)性狀的測量;如多光譜成像、高光譜成像等,可以通過指數(shù)來間接反映組分含量性狀或粗略反映生理功能性狀;而生理功能性狀的測量難度最大,對傳感器的要求最高。在育種三大目標(biāo)“產(chǎn)量、品質(zhì)、抗性”中,抗性(生物脅迫或非生物脅迫)是特別重要的,是保障穩(wěn)產(chǎn)的核心生產(chǎn)力。生理功能的變化能早期(在肉眼可見之前)反映各種脅迫的程度,甚至生理變化亦可以作為脅迫定量評估的探針。
對于生理功能性狀而言,又可以分為兩類:淺層生理功能性狀和深層生理功能性狀。
一類是以各種多光譜或高光譜產(chǎn)生的植被指數(shù),以及熱成像測量的植物冠層溫度,由于都屬于生理過程的外在表現(xiàn),可以稱之為“淺層生理功能性狀”。有些植被指數(shù)非常容易理解,算法也簡單,在育種上也有較好的相關(guān)性,因此利用多光譜技術(shù)(比較便宜!)進行測量用于育種,在國際上還是非常多的,國內(nèi)這幾年也陸續(xù)開始使用。
另一類我稱之為“深層生理功能性狀”,主要是以測量冠層尺度光合作用活性相關(guān)的技術(shù)為主。光合作用的重要性大家都清楚,我想強調(diào)的是,由于光合作用是植物體內(nèi)最重要的化學(xué)反應(yīng),且和上下游各生理代謝密切偶聯(lián),因此光合作用本身就是一種探針。以光合作用為代表的“深層生理功能性狀”,除了能反映植物的光合作用效率(光能轉(zhuǎn)變成化學(xué)能的效率)、光合作用速率(電子傳遞速率、碳同化速率),還能夠通過測量植物將過剩的(事實上,光能對植物永遠是過剩的)有可能產(chǎn)生自由基的(會造成不可逆?zhèn)?光能轉(zhuǎn)化為熱耗散到環(huán)境中去的能力——也就是光保護能力。這些指標(biāo)在各種有關(guān)非生物脅迫(旱、澇、冷、熱、鹽、化學(xué)品等等)和生物脅迫(病、蟲等)的研究中,是最容易測量也最廣泛使用的技術(shù)。
此外,大家往往都說“光合作用很重要”,但“找不到光合作用和產(chǎn)量的關(guān)系”。導(dǎo)致這種情況的一個重要因素是過去對光合作用的測量往往停留在葉片尺度,而植物有很多葉片,每個葉片乃至葉片的不同部位測量的光合作用結(jié)果都不一致,這樣“一片田選取三株植物、一株植物選取三個葉片”的測量方式,即使每個數(shù)據(jù)都無比精準(zhǔn),但對“這片田”的代表性卻不高,這可能也是“找不到光合作用和產(chǎn)量的關(guān)系”的一個原因。
現(xiàn)階段能夠在田間快速、無損乃至原位測量植物生理功能的表型技術(shù),主要是光合表型技術(shù),其中最主流的是葉綠素?zé)晒?/span>技術(shù)。早期主要是光纖型的熒光儀,能夠測量葉片上直徑1cm內(nèi)的一個點。隨著LED和CCD技術(shù)的發(fā)展,葉綠素?zé)晒獬上窦夹g(shù)(成像面積從18x18cm、50x50cm到100x100cm,甚至更大)快速普及,突破了光纖型技術(shù)“管中窺豹”的缺點,基本實現(xiàn)了在冠層尺度上對生理功能進行準(zhǔn)確、早期、定量評估。
我們知道,萬物皆可發(fā)熒光。植物的葉綠素在接受激發(fā)光后也可以發(fā)出熒光,叫做葉綠素?zé)晒?。常?guī)物質(zhì)發(fā)出的熒光強度依賴于激發(fā)光的強度,在相同的激發(fā)光照射下,熒光強度不變。而葉綠素?zé)晒庥幸馑嫉牡胤皆谟?,在激發(fā)光照射下,熒光強度有一個持續(xù)時間達幾分鐘(甚至十幾分鐘)的動態(tài)變化,這個動態(tài)變化過程和光合作用密切相關(guān)。
由于常溫常壓下葉綠素?zé)晒庵饕獊碓从诠庀到y(tǒng)II的葉綠素a,而光系統(tǒng)II處于整個光合作用過程的最上游,因此包括光反應(yīng)和暗反應(yīng)在內(nèi)的多數(shù)光合過程的變化都會反饋給光系統(tǒng)II,進而引起葉綠素a熒光的變化,也就是說幾乎所有光合作用過程的變化都可通過葉綠素?zé)晒夥从吵鰜怼?/strong>與其它測量方法相比,葉綠素?zé)晒饧夹g(shù)還具有活體測量、簡便、快捷、可靠等特性,因此在國際上得到了廣泛的應(yīng)用。
自從1931年Kautsky將葉綠素?zé)晒馀c光合作用關(guān)聯(lián)起來后,在長達80多年的時間里,葉綠素?zé)晒獬蔀楦叩戎参锖臀⒃迳砩鷳B(tài)測量的主要技術(shù)之一,在世界范圍內(nèi)得到了廣泛應(yīng)用。
直到進入21世紀(jì)第二個十年,隨著人們對于植物表型和表型組學(xué)的認識逐漸深入,研究人員開始接受“生理活性也是植物表型指標(biāo)”的觀點。此時,葉綠素?zé)晒鉁y量系統(tǒng)也已由“點測量”(光纖型熒光儀)發(fā)展到“面測量”(葉綠素?zé)晒獬上駵y量)時代。
實際上,從21世紀(jì)初開始,一些葉綠素?zé)晒獬上耦I(lǐng)域的頂級科學(xué)家已經(jīng)敏銳的認識到葉綠素?zé)晒獬上裣到y(tǒng)的強大應(yīng)用潛力。例如瓦赫寧根大學(xué)的高級研究員Henk Jalink博士,在2002年就設(shè)計出搭載在多軸機械臂上能測量整個冠層葉綠素?zé)晒獬上竦淖詣踊到y(tǒng),這是目前所知最早將葉綠素?zé)晒獬上裼糜诟咄繙y量的案例之一。
此后,Jalink博士又將可見光成像、多光譜成像、GFP/RFP成像等技術(shù)和葉綠素?zé)晒獬上駸o縫對接,實現(xiàn)了一個CCD完成上述所有測量,從而達到了像素尺度的高精度參數(shù)反演,可以在最大2mx 2m的范圍內(nèi)獲取可見光表型、光合生理、色素濃度、NDVI等指標(biāo)。此時的葉綠素?zé)晒獬上裣到y(tǒng)已經(jīng)不僅僅是葉綠素?zé)晒獬上駜x,而發(fā)展成為功能強大的光合表型成像測量系統(tǒng)。
葉綠素?zé)晒夂凸夂献饔藐P(guān)聯(lián)的原理非常復(fù)雜,簡言之,根據(jù)能量守恒定律,植物吸收的能量(1)=光合作用(P)+ 葉綠素?zé)晒?F)+ 熱量耗散(D)。P、F和D呈此消彼長的關(guān)系。葉綠素?zé)晒鈴姸瓤梢酝ㄟ^測量出來,我們希望知道光合作用和熱耗散分別是多少。一個等式有兩個未知數(shù),無解!此時巧妙的事情出現(xiàn)了,可以通過儀器給出一個瞬間(<0.8s)的強光,讓光合作用暫時變?yōu)榱?,由此得出熱耗散,進而得出光合作用。一個無解的僵局被外來的一束光給打破了。有意思的是,這束光關(guān)閉后,光合作用會迅速恢復(fù)正常,植物生長不受影響。更有意思的是,這個熱耗散,專業(yè)名稱叫做非光化學(xué)淬滅NPQ,反映的是植物將過剩的光能耗散到環(huán)境中變成熱量而不是產(chǎn)生自由基的能力,也就是說,在逆境條件下,NPQ越強,植物的抗逆性越強。
葉綠素?zé)晒饧夹g(shù)是測量光合生理的,其中最重要的參數(shù)是Fv/Fm,也就是最大光合效率。早在1987年,國際光合作用領(lǐng)域的頂級大咖Olle Björkman教授和他的博后Barbara Demmig(現(xiàn)在也是頂級大咖了)就首次提出高等植物在健康的生理狀態(tài)下,最大光合效率Fv/Fm在0.83-0.84左右,F(xiàn)v/Fm下降即是生理受到了脅迫的觀點。整整35過去了,這個觀點被證明是正確的,且得到了大范圍應(yīng)用!將葉綠素?zé)晒獬上窈涂梢姽獬上?、多光譜成像疊加在一塊并用一個CCD來檢測,就形成了近些年非常流行的光合表型成像技術(shù)。
當(dāng)然,和光合表型成像相關(guān)的參數(shù)有數(shù)十個,這里就不一一介紹了。這種技術(shù)由于具有“Exploring beyond visible”的強大特性,而得到了廣泛應(yīng)用(需要指出的是,在筆者查到的最早的1990年的文獻上,就是由日本的農(nóng)化公司首先提出葉綠素?zé)晒獬上駵y量的),下面舉幾個例子。
案例1,鹽脅迫
對鹽脅迫敏感株而言,即使處理到13天,肉眼仍未見顯著差異,而葉綠素?zé)晒獬上窨梢钥闯龉夂献饔靡呀?jīng)受到抑制。
案例2,高低溫脅迫
下面兩圖可以看出,冷害往往首先作用于嬌嫩的生長點,而熱脅迫往往首先作用于葉片邊緣,傳統(tǒng)的生理測量往往只測量葉片中部,難以從全局角度看出問題。
案例3,干旱脅迫
有人曾推測,全球70%的非生物脅迫論文是關(guān)于干旱脅迫。筆者大膽推測,可能全球60-70%的和干旱脅迫相關(guān)的論文,用到了Fv/Fm這個指標(biāo)。各位老師可以在后面閱讀相關(guān)文獻時留意一下是否如此。
案例4,病蟲害脅迫
薊馬是甜椒的主要害蟲之一,對其危害程度的量化評估是抗性品種篩選的關(guān)鍵指標(biāo)之一。本例中,經(jīng)過和育種家溝通后,認為將Fv/Fm < 0.5的區(qū)域,可以判定為這個抗蟲實驗中的蟲害區(qū)域,進一步可以快速計算出該區(qū)域的面積大小,從而實現(xiàn)了在冠層尺度對蟲害的精準(zhǔn)評估,大大加速了抗蟲甜椒的育種過程。
案例5,除草劑的作用
除草劑可以作用于代謝路徑(多數(shù)是電子傳遞鏈)的特點位點,阻斷特定生理過程從而達到殺死植物的目的。很多植物在吸收除草劑后,生理阻斷了,但葉綠素還未分解,因此盡管已經(jīng)受到“內(nèi)傷”,但“外觀”還是好的。傳統(tǒng)的表型難以測量出這種現(xiàn)象,而葉綠素?zé)晒獬上襁@種生理表型技術(shù)可以完美的解決這一點。
筆者想強調(diào)的一點是,這種技術(shù)已經(jīng)可以測量冠層,已經(jīng)可以走到溫室、走到田間,甚至可以進行高通量測量了。舉兩個例子:
1)低通量人工輔助測量
我們與光合表型成像技術(shù)最頂尖的公司荷蘭PhenoVation合作,將傳統(tǒng)的室內(nèi)測量傳感器集成到性價比非常高的田間測量車上,可以根據(jù)樣品(葉片、果穗、果實等)的位置和朝向進行靈活測量,已經(jīng)在麥穗、稻穗等的測量中得到成功應(yīng)用。
2)高通量自動測量
我們將成像面積 > 50x50cm的光合表型成像儀集成到三軸自動化測量平臺上,實現(xiàn)在數(shù)百乃至上千平米的區(qū)域全自動高通量“光合生理+可見光表型+植被指數(shù)+色素含量”測量。該技術(shù)已在國內(nèi)得到成功應(yīng)用。
筆者認為,生理表型測量的核心在于“早、快”,要在肉眼可見之前就能測量并預(yù)判出變化趨勢,才是這個技術(shù)的核心價值。葉綠素?zé)晒獬上?,恰好滿足了這個要求。我們慧諾瑞德公司,也希望在這個領(lǐng)域能做更多的工作,和可見光表型、光譜表型一塊,用植物表型技術(shù)加速育種,用植物表型技術(shù)助力智慧農(nóng)業(yè)。
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