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比利时根特大学VIB所开发出新型土壤生长植物表型筛选系统

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来源:北京博普特科技有限公司

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来自根特大学VIB所的科学家们,开发出了一株新型土壤生长植物表型筛选系统,文章发表在期刊Plant-Environment Interactions,题为“PhenoWell®—A novel screening system for soil-grown plants”。VIB所开发出了大名鼎鼎的WIWAM植物表型成像系统,该系统与比利时SMO公司联合研制生产,整合了LED植物智能培养、自动化控制系统、叶绿素荧光成像测量分析、植物热成像分析、植物近红外成像分析、植物高光谱分析、植物多光谱分析、植物CT断层扫描分析、自动条码识别管理、RGB真彩3D成像等多项先进技术,以较优化的方式实现大量植物样品——从拟南芥、玉米到各种其它植物的生理生态与形态结构成像分析,用于高通量植物表型成像分析测量、植物胁迫响应成像分析测量、植物生长分析测量、生态毒理学研究、性状识别及植物生理生态分析研究等。SMO是欧洲先进的机械设备制造与设计工程公司,是一家将大规模自动化理念和工业级零件和设备整合入植物成像系统的厂家,在机械自动化以及机器视觉成像领域拥有丰富的设计和实践经验,为欧洲先进客户提供机械设计解决方案,SMO公司将机械领域的先进理念带入了植物表型机器人领域,所采用的配件均为工业界广泛认可的高品质 配件,耐受苛刻环境,另外表型设备领域的诸多自动化配件,均由SMO公司自主设计,因公司拥有较为强大的工程师团队,基于工业领域的丰富经验,可针对不同客户需求,一般2-3周就可以提供较复杂表型成像系统的解决方案。目前WIWAM植物表型平台分为WIWAM XY,WIWAM Line以及WIWAM Conveyor,WIWAM Mobile等多个系列,同时还开发了WIWAM Box柜式成像系统,也提供野外表型成像系统设计方案。

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PhenoWell®-一种新型土壤生长植物筛选系统

摘要

随着农业生产在产量和土地利用方面达到极限,进一步提高作物产量的需求比以往任何时候都更大。从体外实验室结果到土壤中更自然的生长条件的有限可转换性仍然存在问题。尽管在开发土壤生长测定法以解决这一瓶颈方面取得了相当大的进展,但这些测定法中的大多数都使用盆或整个托盘,这不仅占用了空间和资源,而且阻碍了植物的个体处理。因此,我们开发了一种名为PhenoWell®的灵活紧凑的筛选系统,在该系统中,单个幼苗生长在充满土壤的孔中,允许单株处理。该系统利用自动图像分析管道,从单个幼苗中提取随时间变化的多个生长参数,包括投影莲座面积、相对生长速率、紧凑度和结实度。在PhenoWell®系统中测试了大量营养素、激素、盐、渗透和干旱胁迫处理。该系统还针对玉米进行了优化,结果与拟南芥一致,但幅度不同。我们得出的结论是,PhenoWell®系统能够将少量溶液高通量、精确和均匀地应用于单独的土壤种植植物,从而提高了可复制性,减少了变异性和化合物的使用。

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PhenoWell®—A novel screening system for soil-grown plants

Abstract

As agricultural production is reaching its limits regarding outputs and land use, the need to further improve crop yield is greater than ever. The limited translatability from in vitro lab results into more natural growth conditions in soil remains problematic. Although considerable progress has been made in developing soil-growth assays to tackle this bottleneck, the majority of these assays use pots or whole trays, making them not only space- and resource-intensive, but also hampering the individual treatment of plants. Therefore, we developed a flexible and compact screening system named PhenoWell® in which individual seedlings are grown in wells filled with soil allowing single-plant treatments. The system makes use of an automated image-analysis pipeline that extracts multiple growth parameters from individual seedlings over time, including projected rosette area, relative growth rate, compactness, and stockiness. Macronutrient, hormone, salt, osmotic, and drought stress treatments were tested in the PhenoWell® system. The system is also optimized for maize with results that are consistent with Arabidopsis while different in amplitude. We conclude that the PhenoWell® system enables a high-throughput, precise, and uniform application of a small amount of solution to individually soil-grown plants, which increases the replicability and reduces variability and compound usage.

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